进入2023年，小米的多款产品将迎来换代。
日前，通过检索认证信息，外界发现了小米手环8的身影，其注册型号为M2239B1，其中马来西亚方面直接将英文名称标记为Xiaomi Smart Band 8。
遗憾的是，具体的参数和外形细节，并未在备案中披露。
此前有爆料人表示，新穿戴产品小米手环8已经投产，表明距离正式推出不远了，预计会在春季。
实际上，最近的这三代小米手环都是选择上半年发布，我们有理由相信小米手环8也不例外。
参考小米手环6到小米手环7的升级逻辑，小米手环8可期待的新变化预计有更大的屏幕、更先进的蓝牙规格、更长的续航时间、更专业完善的运动健康监测等，如果能升级接触式无线充电，无疑就更方便了。
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近日，小米手环9已经通过多家机构认证，距离正式发布仅一步之遥。小米手环9日前现身阿联酋TDRA和印尼电信机构，认证型号显示为M2345B1，不过认证文件并未透露太多的规格信息。还首次搭载小米妙享中心，可控制多款小米智能设备，可用手环控制手机音频流转；充电时长仅需1小时左右，典型使用场景16天，AOD模式能续航6天。
一些纯电动车在亏电后会出现无法直接充电的情况，需要小电瓶搭电。针对此现象，小米汽车官方对小米SU7的小电瓶技术进行了详细回应，为用户解决了这一疑问。在正常使用情况下，用户无需担心小电瓶亏电问题，车辆能够稳定可靠地运行。
小米汽车首款车型小米SU7正式发布，共推出了四种色系，包括跑车、时尚、豪华、经典，首发9种配色。颜色设计方面，跑车色系有海湾蓝、熔岩橙;时尚色系包括雅灰、流星蓝、霞光紫;豪华色系则有橄榄绿、寒武岩灰;经典色系则是珍珠白、钻石黑。标配700公里是为了确保用户一周充一次电”，从减少里程焦虑”。
今日晚间的小米汽车上市发布会，小米SU7正式登场。小米搭载16.1英寸的3K中控屏，配备骁龙8295座舱芯片，为当前业界最强算力的车机芯片。汽车接近小区时，设置地理围栏，能够自动激活回家、离家场景，让汽车代替手机。
iQOO产品经理邢程在微博上展示了iQOO新机iQOOZ9Turbo。iQOOZ9Turbo首批搭载高通骁龙8sGen3平台，同时配备了6000毫安时超大电池，这是史上电池最大的骁龙8sGen3机型，续航表现非常出色。屏幕支持最高144Hz的刷新率和2160Hz的高频PWM调光，同时还支持80W的快速充电。
今天小米创办人、董事长兼CEO雷军在个人微博上表示，小米手机2024年Q1全球手机销量同比增长33.8%，感谢全球米粉支持。根据IDC发布的最新报告，在2024年第一季度，全球智能手机出货量同比增长7.8%至2.894亿部，实现连续第三个季度增长。IDC预计，随着经济的复苏，我们很可能会看到顶级公司的份额不断扩大较小的品牌则在为定位挣扎。
小米SU7近日上市后以其出众的外观设计赢得了众多女性消费者的青睐，同时也为小米手机品牌带来了正面影响。不少小米SU7的车主或潜在买家原本是苹果iPhone的忠实粉丝，但她们现在纷纷表示计划购买一台小米14系列手机。小米进军汽车市场意味着对其他手机品牌进行降维打击。
小米汽车今日晚间发布了小米SU7答网友问。小米汽车表示，我们关注到今天网上流传了一组疑似小米SU7Max刹车片的对比图。最严苛、最极限的赛道工况，需要对车辆进行重新整备，切勿直接原厂上赛道，我们也强烈不建议普通用户轻易尝试赛道等极限激烈驾驶。
小鹏汽车宣布正式进入香港市场，并与汽车集团建立合作伙伴关系，授权森那美汽车集团为其香港市场的官方代理商。小鹏汽车表示，旗下的小鹏G6和小鹏X9将于五月中旬率先在香港亮相，并计划于今年第三季度开始交付。小鹏汽车还将于4月份正式推出全新子品牌，首款车型定位于15万级的纯电轿车，并将具备小鹏引以为傲的XNGP高阶智驾能力，首款车型预计将在北京车展期间发
在今日的小米集团投资者大会上，雷军向与会者分享了小米汽车的最新动态。他特别提到了小米SU7车型的毛利率预期，预计在5%至10%之间。小米SU7已在北京和深圳两地启动正式版汽车的交付工作，并计划近期逐步向全国开放交付。
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。
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