马上就是双11了，拿下了去年双11销量冠军的小米今年自然希望再度卫冕，所以一大波产品降价促销应该是不可避免的了。
今天中午，小米宣布从11月1日起降小米4的售价下调200元，但只有2GB内存+16GB机身存储空间的版本享受这一福利，最终售价为1299元。
按照小米的说法，从11月1日起，1299元的小米4将在小米网/天猫/京东/苏宁全网销售。
值得一提的是，小米4c相同容量版本（2GB内存+16GB机身存储空间）的价格同样是1299元。
对比来看，小米4和小米4c各有优势，其中小米4有不锈钢边框、骁龙801处理器也值得信赖；而小米4c则有骁龙808、全网通+双卡双待，究竟该怎么选呢？相信大家心里都有数。
如果不出意外的话，小米4c也会参与双11促销，价格可能也会短暂下调，这样二者的定价就不会冲突了。
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12-20
4月6日是小米公司生日，此后，小米就将这一天定义为米粉节”。进入4月，2024年的米粉节”正式拉开帷幕，小米官方将开启线上促销活动。小米CEO雷军表示，全等深微曲屏用了2年预研，投入18倍研发费用，专利申请超过130项，其中已授权超60项。
今晚，小米SU7正式登场，在推出汽车的同时，小米还为SU7打造了一系列周边生态设备。其中一款新品名为中控屏物理按键，售价499元，它拥有高端机械触感，将空调按键音量按钮集于一身，可以一键控制车内温度音量。针对苹果用户，小米SU7无缝支持无线CarPlay，两套系统交互任由用户选择，雷军表示，小米SU7可能是支持苹果生态最好的车型。
不少小米SU7车主好奇，车机可以连接手机的共享网络吗？小米汽车官方已经明确回应，确实可以。如果乘客用的是搭载XiaomiHyperOS系统的手机，那么在手机的融合设备中心也可以实现对车辆座椅、空调、音乐等的便捷控制。
今日，华为Pura70系列正式上架华为商城，华为Pura70Pro、华为Pura70Ultra率先开售，售价分别为6499元起和9999元起。华为Pura70系列官方保护壳也已在华为商城上架，其中包括售价299元的微泵液冷壳。需要提醒的是，佩戴液冷保护壳后，手机将无法给其他设备无线反向充电。
努比亚Z60Ultra摄影师版今天下午正式发布，售价4299元。努比亚产品经理刘斌表示，影像一直是努比亚的初心，他们致力于让每个人都能成为摄影师，随手拍出优质照片，实现一机走天下”的梦想。核心配置方面，该机采用了6.8英寸全面屏，搭载高通骁龙8Gen3处理器，前置1200万像素摄像头，电池容量为6000mAh。
今日晚间，Redmi正式推出全球首款RedmiPadPro哈利波特主题联名定制平板，售价2299元。定制版RedmiPadPro整体设计围绕霍格沃茨开学日，整机背面印制霍格沃茨校徽，使用双重阳极氧化工艺，通过微米级3D激光镭射反复雕刻，魔法质感栩栩如生。在核心配置方面，RedmiPadPro哈利波特主题联名定制版采用12.1英寸LCD屏幕，分辨率为2560x1600，刷新率最高120Hz，触控采样率最高240Hz，获得了杜�
Hinova12SE在华为商城上架，256GB售价2199元，512GB售价2399元。该机采用6.67英寸24001080直屏，搭载骁龙695芯片，前置32MP，后置108MP主摄2MP景深，内置4500mAh电池，支持66W充电，提供曜金黑、雪域白两种配色，支持5G双模全网通，支持多功能NFC。该机将于4月30日上午10:08正式开卖。
快科技3月28日消息，今日晚间，小米SU7正式亮相，在发布会上，小米创办人雷军表示，小米汽车是小米集团从手机行业到汽车行业的重大跨越，更是人车家全生态”完整闭环的关键跨越。雷军强调，小米融合工业硬科技、智能软科技、AI全面赋能，以十倍投入，认认真真造一辆好车。这次发布会除了带来SU7汽车外，米家生态链新品米家多功能强光手电筒也同台亮相，售价199元。据悉，米家多功能强光手电筒做到了1000流明超高亮度，支持240米远距离照明。并且这款手电筒支持无级变焦，还支持聚光/泛光自由调节，续航时间长达27小时，在应急情况下还能当
今日晚间，小米14系列限量定制色正式发布。此次小米14系列限量定制色采用了小米汽车SU7的同款配色设计，包括海湾蓝、雅灰、橄榄绿、熔岩橙和流星蓝五款。小米SU7的正式发布标志着小米人车家全生态战略的完整闭环实现，这是小米在2024年达成的一个重要里程碑。
华为WATCH4Pro太空探索版，于今日上午10:08正式开启预售，售价为4999元。4月12日，这款手表将迎来首销，为广大消费者带来前所未有的智能穿戴体验。在常规使用下，它可以待机4.5天;开启超长续航模式后，最长待机时间可达21天，让用户无需频繁充电，尽享无忧的佩戴体验。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
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