中关村在线消息：12月2日，据相关爆料，小米13系列日本发布会定档12月8日，而国内的发布会时间预计在日本发布会的前几日举办。据相关人士猜测，国内没有任何关于恢复发布会的公告，可能在12月7日在国内优先举行发布会。
据悉，小米13 Pro不仅会采用小米12S Ultra的同款IMX989处理器，还将拥有同款徕卡原生双画质、同款大师镜头包，更有小米影像大脑，万物追焦，闪电连拍众多技艺。小米13全系还将搭载徕卡长焦镜头，徕卡75mm人文长焦，f/2.0超大光圈，将成为小米数字系列中最好用、使用频率最高的副摄。小米13 Pro采用的是徕卡75mm浮动长焦镜头，内置浮动对焦镜组，对焦技术源自单反，拥有超大对焦范围，一起期待吧！
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12-20
QuestMobile今日发布《2024中国移动互联网春季大报告》。在2024年3月，小米13用户换新机时，有1.8%的人选择了华为Mate60Pro，是去向TOP5中唯一一款非小米手机。尤其令人瞩目的是，华为MateX5以超过400万台的销量成为榜单中唯一一款折叠屏手机，同时它的单价也是最高的，平均价格为1.3万元，这一成就再次证明了华为手机在市场上的强大实力。
博主数码闲聊站暗示，小米15Pro工程机测试了直立长焦和潜望长焦两个版本，目前尚未敲定最终长焦方案。相比直立长焦，潜望式长焦的结构更复杂也更先进，因潜望横向放置，所以机身能够放下更大底更高质量的传感器，减少对光路上的光学器件质量和特性的限制，同时还能放下更好的防抖模块，带来更好的画质、更长的焦距、更稳的出片等等。核心配置上，小米15Pro首批搭载高通骁龙8Gen4平台，新品会在10月份登场。
据wccftech最新消息，首款8Gen4旗舰将于10月发布。按照以往惯例，小米15有望首发。在骁龙8Gen4正式到来之前，依然会有大批旗舰新机上市，主要集中在骁龙8sGen3、天玑9300、骁龙8Gen3等。
小米14SE即将来袭，这款新品将会成为该系列的第四款手机。小米14SE预计将于今年6月在印度市场发售，售价低于50万印度卢比。此次推出的3款旗舰已经取得了很大的成功，在未来的发展中，小米将继续致力于提升用户体验，并推出更多符合市场需求的产品。
小米已经开卖小米14、小米14Pro和小米14Ultra三款旗舰，现在该系列第4位成员小米14SE即将登场。爆料人yabhishekhd透露，小米将于6月份在印度发布小米14SE，价格低于50000印度卢比。值得注意的是，小米14SE出厂预装HyperOS1.0操作系统。
快科技4月14日消息，雷军今日早间在线发文提问道：过去3年，我竭尽全力，努力为米粉朋友们造辆好车，终于交了第一份作业，大家满意吗？对此，网友们也是热情回复，曾花费35万元购买小米产品，有着最强米粉”之称的吴向宇表示，超越期待！ 爱车之人狂喜”。还有网友表示：昨天来了0-100加速，感觉灵魂出窍了”、非常满意，比想象中还要好很多，各方面细节都考虑到了，还送了超级大礼包”。此外，雷军此时又成了超级许愿池，网友们也向雷军表达了对小米汽车的期待。比如，有希望小米汽车出MPV和小米SU7猎装版的，网友们甚至把渲染图都制作了
据卢伟冰介绍，小米14Ultra今天在日本正式上市。从晒出的发布会照片来看，现场几乎座无虚席，热度极高。该机还将配备5000万像素超广角镜头、5000万像素3.2倍长焦镜头、5000万像素5倍潜望长焦镜头，三颗镜头均为IMX858，保证与主摄的画面一致性。
小米于去年八月发布了价格仅为999元的Redmi125G手机。最新消息称，其继任者Redmi135G手机已经通过3C认证，并确认支持33W的充电速率。在之前发布的产品中，Redmi125G采用的是骁龙4Gen2处理器和双面玻璃机身设计，提供冰瓷白和星岩灰两种配色选择，并且拥有8.17mm的机身厚度。
Redmi在一场盛大的发布会上正式推出了全新的Turbo系列的首款机型——Turbo3，旨在打造中端市场中性能最强的手机。在外观设计上，RedmiTurbo3提供了墨晶、青刃和冰钛三种配色选择，依旧采用了直边设计，配备了四曲等深后盖，整机厚度仅为7.8mm，重量仅179g，轻薄便携。RedmiTurbo3在性能、外观和用户体验上都达到了一个新的水平，将于4月15日正式开售，售价从1999元起。
Pura70系列发售之际，华为Mate之父李小龙分享了他与余承东在12年前P1发布会上的合照，勾起了人们对过去时光的回忆。12年前，华为正式推出了P系列的第一款机型，名为AscendP1，该机于2012年4月18日上市。目前京东自营店显示，Pura70系列将于下午16:08再次发售。
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Tiempo 是由前Facebook员工Victor和Vlad创立的AI伴侣，利用人工智能技术帮助用户在上网时集中注意力并避免分心。这个简单的工具可以让您专注于目标，确保在线的每一分钟都富有成效。Tiempo的使命是重新将计算机和手机定位为提高生产力的工具。目前，这款Chrome扩展插件对所有用户免费，同时收集用户反馈以优化产品。
Red Hat Enterprise Linux AI 是一个基于开源的模型平台，旨在无缝地开发、测试和运行企业级应用的大型语言模型（LLMs）。它结合了开源许可的IBM Granite LLMs、InstructLab模型对齐工具、Red Hat Enterprise Linux的可启动镜像以及Red Hat提供的技术支持和模型知识产权保障。该平台支持跨混合云环境的可移植性，并能与Red Hat OpenShift® AI集成，进一步推进企业AI开发、数据管理和模型治理。
即梦Dreamina是一款结合了AI技术的在线创作平台，它通过图片生成、智能画布和视频生成等功能，帮助用户将创意转化为视觉作品。该产品的主要优点在于简化了设计流程，使得非专业人士也能创作出高质量的图片和视频。产品背景信息显示，它由深圳市脸萌科技有限公司开发，定位于为广大创意工作者提供便捷的设计服务。目前产品提供免费试用，具体价格信息未在页面中明确。
Project Bernini 是 Autodesk 研究项目，旨在开发用于设计和制造行业的生成式人工智能。该模型能够从多种输入（包括 2D 图像、文本、体素和点云）快速生成功能性的 3D 形状。Bernini 模型专为专业几何工作流程设计，可以生成给定输入的多个功能性变体。Autodesk 致力于创建可以用于建筑、产品设计、娱乐等多个用例的生成模型，专注于生成功能性 3D 结构，因为这些模型的输出必须在现实世界中工作，以满足设计师的意图。
Chat GPT Side Bar是一个插件，可以在浏览网页时，在侧边栏展示Chat GPT。它提供了一系列功能，包括笔记、新闻、Google应用、加密货币跟踪、游戏集成等。你可以在浏览网页的同时使用Chat GPT，提高工作效率。
GPT Spreadsheets Visualization是一个工具，使用大型语言模型（如ChatGPT）自动探索数据、生成可视化和信息图表格。它可以与任何编程语言和可视化库一起使用，例如matplotlib、seaborn、altair、d3等，并与多个大型语言模型提供商（ChatGPT、PaLM、Cohere、Huggingface等）一起使用。它包括四个模块：摘要生成器、目标探索器、可视化生成器和信息图表格生成器。GPT Spreadsheets Visualization利用最先进的大型语言模型的语言建模和代码编写能力，实现了数据摘要、目标生成、可视化生成、信息图表格生成以及对现有可视化的操作、可视化解释、自动修复、推荐等核心自动化可视化功能。
evyAI是一个AI助手，能够智能地为你创建个性化评论、帖子和回复。它可以帮助你节省时间和精力，在社交媒体上提升可见度，建立信誉和网络机会。
RIZZ是一款AI驱动的约会助手应用，它利用先进的GPT技术为用户生成个性化的回复，帮助用户在约会、社交或专业沟通中留下深刻印象。产品通过分析用户的沟通风格，理解用户的语气、幽默感和词汇量，生成反映用户个性的回复。RIZZ的主要优点在于其个性化和适应性，它不仅能提升用户的沟通技巧，还能增加用户的魅力，帮助用户建立持久的联系。
Sonio是一款AI驱动的软件，旨在提高产前超声检查的效率、准确性和专业性。它通过自动化图像质量控制、报告生成、数据集成和计费来解决医疗团队面临的挑战。Sonio通过实时指导和最新的临床研究，提升团队技能，同时减少IT维护成本，提供现代化的集中解决方案。
ibisPaint 是一款专业的绘画应用，旨在帮助用户轻松创作出精美的绘画作品。该应用提供了各种绘画工具和功能，如画笔、颜色调整、图层管理等。用户可以通过该应用绘制插画、漫画、动画等作品，适用于艺术爱好者、插画师、漫画创作者等。ibisPaint 在用户群体中享有良好的口碑，是绘画领域的热门应用之一。
ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型，旨在提高大型语言模型（LLMs）在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号，并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验，显示出在保持语言能力的同时，显著提升了数学问题解决能力。
MistoLine是一个SDXL-ControlNet模型，能够适应任何类型的线条艺术输入，展示出高精度和出色的稳定性。它基于用户提供的线条艺术生成高质量图像，适用于手绘草图、不同ControlNet线条预处理器和模型生成的轮廓。MistoLine通过采用新颖的线条预处理算法（Anyline）和基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0的Unet模型的重新训练，以及在大型模型训练工程中的创新，展现出在复杂场景下超越现有ControlNet模型的细节恢复、提示对齐和稳定性的优越性能。
kan-gpt是一个基于PyTorch的Generative Pre-trained Transformers (GPTs) 实现，它利用Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 进行语言建模。该模型在文本生成任务中展现出了潜力，特别是在处理长距离依赖关系时。它的重要性在于为自然语言处理领域提供了一种新的模型架构，有助于提升语言模型的性能。
