小米现已上架了米家电动剃须刀 S301黑侠客，价格为199美元。产品页面显示，该剃须刀由氧化锆陶瓷制成，结合钻石研磨技术，陶瓷刀片的硬度是不锈钢刀片的两倍，使用寿命可达240小时。
根据产品页面，电动剃须刀S301黑色有一个微米级的薄网，外圈更宽，可以加强对胡须的捕捉，新的内圈孔设计，比上一代的网眼薄了大约35%，还有一个仿生学的几何网框，可以独立浮动到脸部的起伏。
这款剃须刀具有智能速度控制的双速功能，强大的马达带有智能芯片，能敏感地感知刀头的负荷，并根据情况调整马达速度，能有效地全面切割浓密的胡须。
此外，小米S301还具有LED智能电池指示灯、防指纹漆面、IPX7防水、直接水洗、可拆卸机头、Type-C接口。官方称2小时满电续航90天的特点。
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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
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。
快科技4月14日消息，小米汽车日前发布了小米SU7答网友问（第十六集）。有网友表示，小米SU7车上的SIM卡，可不可以更换成自己的SIM卡？对此，小米汽车介绍，小米SU7车机所用SIM卡为出厂内置，用户不能自行更换。用户可在交付之日起免费使用车载网络服务包”一年，此权益与车辆绑定；权益期结束后，车主可以通过小米汽车APP付费购买车载网络服务包”，其定价是19.9元/月和199元/年。此外，对于小米SU7的手机蓝牙解锁功能，小米汽车介绍道，如果关闭了手机蓝牙，该功能无法正常启动。使用手机蓝牙解锁，包括拉门解锁、靠近自动解锁、离车自动
小米SU7创始版交付在即，官方又发布了一批准车主最关心的问题解答。对于车载网络服务包”，官方称SU7系列自交车之日起可免费使用一年，此权益与车辆绑定。购买车载网络服务包”后，车机可通过车载SIM卡的移动蜂窝网络使用车载网络连接服务，包括开启Wi-Fi热点供其他设备使用网络、下载与访问第三方应用、哨兵模式远程查看视频、下载离线地图等。
日前，小米推出120W氮化镓小布丁充电器套装，首发价199元，套装内含一根1.5米双USB-C6A快充数据线。ID设计上，充电器采用圆润造型设计，尺寸为34*34*53mm，顶部为USB-C接口，相比小米常规120W氮化镓充电器体积缩小42%，外出携带更方便。快科技注：UFCS融合快充协议全称为《移动终端融合快速充电技术规范》，由电信终端产业协会发布，作为我国首个快充技术标准，该协议旨在解决目前市面上快充标准复杂多变、互不兼容的问题。
备受期待的小米RedmiTurbo3手机正式开售，其出色的性能与丰富的配置让人眼前一亮。这款手机的起售价仅为1999元，性价比极高，定将引发新一轮的抢购热潮。手机还拥有IP64防尘防水、立体双扬声器、多功能NFC、红外、Wi-Fi6增强版、蓝牙5.4等多种实用功能。
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。
雷蛇近日推出了一款专为手游设计的高端手柄骑仕Ultra，定价为1199元。骑仕Ultra支持安卓和iOS两大主流平台，它能够与大多数手机兼容，也能够适配部分最大尺寸达8英寸的平板电脑。对于安卓设备用户，骑仕Ultra还提供一项独特的虚拟手柄模式，这一模式可以将触屏控制映射到手柄上，从让玩家在没有物理连接的情况下也能享受手柄带来的操作优势。
今晚，安兔兔发布了2024年3月安卓手机性价比榜，Redmi系列表现抢眼，成为关注焦点。在价格区间为0-1999元的榜单中，Redmi系列占据了前十名的五个席位，更是直接包揽了前三名。Redmi系列在性价比方面展现出了令人瞩目的竞争力，为消费者提供了多样化的选择。
今晚小米电视SMiniLED系列电视发布，号称MiniLED电视普及风暴。小米电视SMiniLED系列推出了55英寸、65英寸、75英寸和85英寸四种尺寸，价格分别定为2799元、3499元、4599元以及5999元。这款小米电视SMiniLED系列的发布，无疑将为消费者带来更高品质的观影体验，同时也推动了MiniLED电视的普及。
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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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