一早小米官方正式宣布将在12月1日召开发布会,带来全新的小米13系列与MIUI 14操作系统,而除此以外,小米还将上市一款真无线耳机。
这款耳机是小米Buds 4,并放出了产品的外观海报,将会沿用小米高性价比的调性,而且会很好用。
小米Buds 4的外观设计延续了此前小米Buds 4 Pro的设计语言,充电仓和耳机本体均采用了镜面与磨砂拼接的设计,更具质感。
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随着「五一」将近,旅游市场持续升温,得益于更长的假期,跨境出游成为不少消费者的优先选择。但对于国内游客来说,跨境出游仍面临着不少门槛,尤其是语言、文化不同所带来的交流障碍,成为出国旅游时须待解决的问题之一。相比旅客扎堆的热门国内景点,跨境出游不仅能避开人潮拥挤与交通不便提供了更丰富广阔的旅行路线,使游客们体验到别样的山川河湖与异域文化。
RedmiTurbo3,作为Redmi全新Turbo系列的首款力作,将于4月10日正式与大家见面。此次官方还大方晒出了手机的三款精美配色,让人眼前一亮。RedmiTurbo3搭载了强大的第三代骁龙8s处理器,与第三代骁龙8拥有相同的CPU架构,包括1个3.0GHzCortex-X4超大核、4个2.8GHzCortex-A720大核和3个2.0GHzA520小核,其跑分更是超过了惊人的170万。
4月4日,著名开源大模型平台Stability.ai在官网正式发布了,音频模型StableAudio2.0。StableAudio2.0支持用户通过文本或音频,一次性可生成3分钟44.1kHz的摇滚、爵士、电子、嘻哈、重金属、民谣、流行、乡村等20多种类型的高质量音乐。StableAudio2.0免费赠送20积分,生成的音乐可以商业化,这对于抖音、快手、B站的视频自媒体用户来说挺有帮助的。
近日华为开启了密集的新品发布,每天通过官微发布新产品。今天上午华为将推出FreeBudsLipstick2口红耳机,10:08开启预售,4月18日正式开售。耳机回盒充电5分钟,可获得约2小时音乐续航时间,总续航时间长达30小时。
今天晚上小米汽车的上市发布会,都看了吧。现在正在疯狂码字的我,手掌已经拍到疼得不行,喉咙已经喊到话都说不出来。这次上市发布会成没成功,我觉得,应该不用我多说了。
今天,除李斌、何小鹏、李想等新势力车企创始人外,长城汽车董事长魏建军也现身小米汽车发布会上。魏建军和雷军还在发布会前互相赠送了新车,魏建军成为小米SU7的车主,雷军也成为坦克700Hi4-T的车主,一个是传统车企掌门人,一个是互联网科技大佬,双方还一起体验了新车。”对此,网友在评论区留言:长城汽车有格局”、华系车又多了一员猛将”、中国车企在一起,才能撑起世界舞台上的华系车”。
快科技4月22日这消息,小米汽车最新宣布,将于4月25日(本周四) 上午09:20召开小米汽车北京车展发布会。届时,雷军将公布上市28天的锁单交付成绩,并透露一些小米SU7在2024年的新计划。据上周博主孙少军透露的数据,目前小米SU7的锁单量已经超过6万,大定退单率约为 55%。值得一提的是,在SU7上市后官方已经紧急提升产能,日产增加到400辆以上,全年产能需求提升至12万辆�
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。
昨日小米SU7发布会上,长城汽车董事长魏建军亲临,赠送给雷军一台坦克700Hi4-T,且获赠了一台顶配版的小米SU7,并全程参加了发布会。魏建军发布微博称:昨晚乘高山连夜赶回河北,小米发布会果然名不虚传,@雷军的演讲很出色。值得一提的是,这应是魏建军自发布微博以来第二次提到小米和雷军截至目前,其一共才发布了三条微博,网友调侃称他对雷军确实是有不一样的情分,据悉,在造车期间,雷军也曾多次登门拜访魏建军,也许双方的友谊在那时就已结下。
雷军今日清晨在微博中向众人致以问候,并分享了他昨晚发布会后的心境。他写道:“昨晚的发布会,对我来说就像一场高考,我本以为之后可以好好休息一觉。这一目标的实现,离不开雷军及小米团队的共同努力和不懈追求。
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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