4月1日消息，根据官方公布的数据，Redmi Note12 Turbo首销夺得三大平台2K-3K价位段全品牌首销冠军，刷新行业记录。
这款新品不仅在线上销售火爆，线下门店同样热销。据小米集团张宇介绍，小米之家部分门店Note 12 Turbo全版本全色系全部售罄，512的版本需求最高，火爆到什么程度，门店刚补库存，直接被线上锁单。
该机首发搭载了第二代骁龙7 处理器，采用4nm工艺，主频方面最高2.91GHz，CPU性能提升多达50%。最高辅以16GB 1TB的组合，官方宣称48个月流畅不卡顿。
影像方面，该机搭载了6400万像素主摄 800万像素超广角摄像头 200万像素微距的后置三摄，主摄配备OIS光学防抖，支持四像素合一，内置5000mAh大电池，支持67W闪充，拥有X轴线性马达，支持多功能NFC。
该机起售价是1999元，参与首销的用户还能获得碎屏险，在同档位极具竞争力。
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12-20
RedmiTurbo3已经在京东自营店上架并接受预约，新品将于4月10日正式发布。这款全新的中端系列产品首批搭载第三代骁龙8s处理器，采用了143的CPU架构。Redmi王腾表示，品牌始终将用户体验置于首位，坚持使用相同的软件版本进行测试，不采取阴阳”调校，也不设立两套标准。
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。
王腾今晚发文表示，RedmiTurbo3太生猛了，明天见。该机将会在明天上午十点正式定档，预计周四正式发布。RedmiTurbo3搭载第三代骁龙8s，与第三代骁龙8采用相同CPU架构，配备1个3.0GHzCortex-X4超大核、4个2.8GHzCortex-A720大核、3个2.0GHzA520小核，跑分超170万。
今天，小米公司王腾宣布，Redmi全新系列产品Turbo3即将登场。Turbo系列定位新生代性能旗舰，重塑中端性能格局。RedmiTurbo3作为性能尖子生，引领行业中端性能跃进，是Redmi新十年首款力作。
RedmiTurbo3将于4月15日正式首销，售价从1999元起。购机用户在首销期间将获赠价值169元的碎屏保和价值149元的RedmiBuds4青春版。首销期间购买还能获得额外的赠品，是一款不容错过的手机产品。
RedmiTurbo3将于2024年4月10日晚正式发布，目前有关RedmiTurbo3的大量配置信息已经官宣，RedmiPadPro等新品也将同期发布，我们现在来抢先了解一下。RedmiTurbo3采用了骁龙8sGen3旗舰平台，同时采用16GB1TB顶格存储组合，同时RedmiTurbo3还拥有强大的AI算力，可以带来AI隔空手势和AI魔法消除Pro两大AI功能。RedmiPadPro也拥有哈利波特定制版，这是全球首款哈利波特平板，拥有「入学通知书」Pad保护包和「魔法课本」Pad保护壳，以及魔法感十足的外观设计。
RedmiTurbo3即将于明天正式发布。作为RedmiTurbo系列的新成员，该机首次搭载了高通第三代骁龙8s处理器，这一芯片是由小米和高通公司联合定义的。正面采用了极窄边框直屏设计，给人带来出色的视觉体验，并且金色配色和直角边框设计赋予了机身出色的质感。
王腾在昨晚对网友的回复中确认，RedmiTurbo3将会在下周与大家见面。RedmiTurbo3是新系列的首款产品，首批搭载第三代骁龙8s旗舰芯片。他还提前曝光了该机的正面外观，采用超窄边的直屏设计，上、左、右三边等宽，下边框稍款一些，屏幕四周取消了塑料支架，整体质感达到同级天花板。
Redmi品牌总经理王腾今天透露了RedmiTurbo3的销售情况。他发文称：很多同学关心Turbo3战报，初步看了下预售成绩还是非常不错的，比同档友商都好很多。对于还未购买的消费者，他建议利用周末的时间去实体店体验产品，然后再决定是否购买。
RedmiTurbo3今晚正式登场，新机对散热系统进行了全方位升级，性能释放无压力。RedmiTurbo3搭载旗舰级散热技术循环冷泵，相比于传统VC均热板，采用气液分离设计，形成顺畅单向循环，可以大幅提高热扩散速度，极大缩小冷热两端温差，扩大机身有效散热面积，等效导热能力达到传统VC的3倍。值得一提的是，Redmi这次还将冰封循环冷泵散热系统魔改到友商Ace3V手机上，据说实测改装后的友商效果整机温度降低近2C，平均帧率提升3fps。
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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。
