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除了RedmiTurbo3哈利波特版之外，这次双方还合作打造了RedmiPadPro定制版，是全球首款哈利波特平板。与RedmiTurbo3一样，背壳上拥有精致的霍格沃茨院徽，同时官方还配备了入学通知书”造型的Pad保护包，以及魔法课本”造型的Pad保护壳，细节十足。支持33W的快充，同时还支持反向充电，化身成10000mAh的充电宝为手机等设备应急补电。
RedmiTurbo3将在明晚正式与大家见面，其中包括哈利波特定制版。我们已经拿到了RedmiTurbo3的邀请函，哈利波特IP元素满满，神秘感十足。新机搭载全新骁龙8s旗舰芯，号称颠覆中端手机，让我们拭目以待。
4月10日晚，Redmi举行了新品发布会，发布了一系列新品。其中备受瞩目的RedmiTurbo3手机正式发布，售价仅为1999元起，预售已经全面开启，并将于4月15日10点正式开售。8GB256GB，仅售2299元，4月15日10点开售。
Redmi宣布推出RedmiTurbo3哈利�波特版，售价2699元。这款定制手机将魔法元素与现实世界相融合，为用户带来了沉浸式的魔法体验。这款手机的发布将为用户带来一场奇妙的魔法之旅，展现了Redmi在创新定制手机领域的独特魅力。
Redmi正式推出RedmiTurbo3哈利波特版，售价2699元。这款定制手机被赋予了众多魔法元素，包装巧妙地将剧情线”设计逻辑与魔法世界”的概念相结合，打开包装的魔法科技之门，就进到一段沉浸式的魔法旅程，为用户带来了一次全新的开箱体验。基础配置跟普通版本保持一致，采用6.67英寸1.5K原色屏，分辨率为27121220，支持1920HzPWM调光，搭载第三代骁龙8s，前置2000万，后置5000万主�
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�
日前，Redmi举办Turbo系列新品发布会，Turbo3正式发布。作为新系列的首款产品，Redmi再次与全球顶级IP哈利波特合作，推出了RedmiTurbo3哈利波特版。RedmiTurbo3哈利波特版在硬件配置与普通版一样，搭载高通第三代骁龙8s旗舰芯片，采用6.67英寸1.5K直屏，内置5000mAh电池，支持90W快充。
4月3日，黑芝麻智能获得ISO/SAE21434:2021汽车网络安全流程认证证书，标志着黑芝麻智能已建立起符合ISO/SAE21434要求的网络安全产品开发流程体系，构筑起网络安全风险管控能力。4月3日，国际公认的测试、检验和认证机构SGS通标标准技术服务有限公司为黑芝麻智能颁发ISO/SAE21434:2021汽车网络安全流程认证证书，标志着黑芝麻智能已建立起符合ISO/SAE21434要求的网络安全产品开发流程体系，构筑了企业网络安全风险管控能力，在保障产品及企业的网络安全方面奠定了更为坚实的基础。黑芝麻智能将一如既往地重视产品安全，严格遵守网络安全、功能安全等国际安全标准体系，为合作伙伴提供更安全、更可靠的产品。
胖东来的创始人于东来分享了一则令人振奋的消息。原本去年公司的盈利目标仅为2000万，但出乎意料的是，年底实际盈利竟高达1.4亿，远超预期。它不仅为员工们创造了一个良好的工作环境，也为整个行业树立了榜样。
IPO是一个名利场。有的公司为名，有的公司为钱有的公司是为了IPOIPO。熬过资本寒冬，IPO也终会迎来春天。
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。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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