《小米VR冒泡！说不定新旗舰也会随之而来》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
不过米粉们大可放心，小米应该还是会主打性价比来让大家体验到小米VR的...
几天前，小米VR微博正式上线，想必不少米粉们都为此感到高兴了吧？微博的上线也表明了大家所期待的小米VR已经在路上，估计距离发布的时间也不会太远了吧！...
而鉴于小米Note顶配版已经是旧产品，小米很有可能会打造配备2K分辨率屏的新旗舰（小米5S、小米Note2以及小米首款曲面手机）来配合自家的VR进行联动...
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感谢网友华南吴彦祖的线索投递！根据最新曝光的信息，谷歌Pixel8a手机在加拿大的售价为128GB型号约为3736元人民币，256GB型号约为4179元人民币。虽然价格较上一代有所上涨，但谷歌Pixel8a在硬件配置和外观设计上的提升还是非常引人注目的。
小米SU7的正式发布，标志着小米「人车家全生态」全面展开。小米也同步启动了2024米粉节。值得一提的是，在明确「人车家全生态」的整体战略，小米同时也明确了高端化战略、产业能力领先战略、OS战略、AI战略、芯片战略、新零售战略等六大子战略，进一步夯实小米不断向前跨越的发展势能。
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小米向小米10、小米10Pro和小米10Ultra等机型推送澎湃OS，其中小米10Ultra是小米第一款Ultra机型。该机发布于2020年，出厂预装MIUI12，这次升级到全新的澎湃OS，系统更加流畅易用。针对不同的设备，小米澎湃OS还提供有针对性的配置，保证轻巧，如在手机端，小米澎湃OS的系统固件占用可低至8.75GB，远远低于同行产品。
国内基础大模型创业公司阶跃星辰近日正式亮相，由微软前全球副总裁姜大昕创立。该公司专注于多模态融合和ScalingLaw，已经开发出千亿参数的ToC产品，并在万亿模型研发上取得显著进展。跃问还上线了一个新功能“一图读懂”，用户可以上传文档，跃问将一键生成解析重点的长图文，这是之前ChatBot未提供的功能，为用户提供了全新的体验。
快科技4月17日消息，近日中国网络视听节目服务协会发布加强行业自律 打造健康生态倡议书”。近一段时间以来，接连出现个别MCN机构为博取流量炮制虚假内容、传播网络谣言、恶意欺骗网民的问题，造成恶劣影响，遭到各方谴责。倡议书号召MCN机构及从业人员自觉恪守网络传播底线，坚决向虚假内容说不”，向唯流量论”说不”，向违背社会公序良俗、影响行业健康发展的�
2024年4月10日晚，小米发布了全新的电视新品——小米电视S85MiniLED。小米电视S85MiniLED提供高亮、高刷、高分区的超高水准的配置，配合自研大师画质引擎，弥补目前中端电视画质以及体验的短板。除了85英寸版本，小米还为用户提供了55、65、75三个尺寸，其中55寸首发2799元，65寸首发3499元，75寸首发4599元。
数码闲聊站爆料称，本月小米15和小米15Pro将进入内测阶段，这一系列延续了上一代产品的策略，标准版是一款1.5K小屏旗舰Pro版则是一款2K大屏旗舰，其中小米15是全球首款骁龙8Gen4小屏旗舰。小米15系列将搭载全新的潜望长焦方案，并支持超声波屏幕指纹识别，全系列都将标配新一代硅材料高密度电池，主摄像头为5000万像素，由豪威供应。得益于台积电3nm工艺的加持，预计其CPU和GPU性能将有显著提升。
今天，中国移动官微宣布，小米14Ultra5.5G刷新了最快网速纪录，实测速率下行达到了5132.34Mbps，上行163.07Mbps，时延低至19ms，比5G还要快10倍。小米公司宣布，小米14Ultra联合中国移动导入更多5G-A新特性，在时延、速率上再创新高，助力5G-A全面高质量商用，为用户带来极致网络体验。高通骁龙8Gen3终端和联发科天玑9400终端已开启5.5G网络测试，预计4月份将推送升级，届时5.5G时代将全面到来。
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Suno Ai提示词生成器是一个基于人工智能的音乐创作辅助工具，它能够根据用户的喜好和需求生成歌词和歌曲描述。产品通过提供丰富的音乐构成元素选项，帮助用户克服创意障碍，提高创作效率，并定制化音乐作品。它适用于各种音乐项目，包括电影配乐、游戏音乐、表演作品等，是音乐创作者和爱好者实现音乐愿景的得力助手。
星尘智能（Astribot）研发的S1机器人，是一款新一代AI机器人，能够模仿学习，执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理，帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试，预计在2024年内完成商业化。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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