小米Redmi的A27显示器已正式开售,新机有着27英寸的面板,首发价格为599元。
这款显示器使用27英寸IPS面板,分辨率为1080p,刷新率高达100Hz,亮度达到了250尼特,响应时间只有6毫秒。这些技术规格能够让用户在使用时享受更加流畅。
Redmi A27显示器的外观简约时尚,背部还采用了纤薄金属材料,为整体造型提供了更加高端的质感。此外,这款显示器还支持多种接口,包括HDMI、VGA、DP接口等。
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今日上午10:00,小米Civi4Pro限量定制色正式开售,该版本规格为16GB512GB,售价还是3599元。小米Civi4Pro限量定制版拥有黑与白、粉与黑、蓝与黑三款配色,采用大胆撞色、相机感设计,更潮流吸睛。首次搭载三颗徕卡专业镜头,分别为5000万像素徕卡光学Summilux镜头、5000万像素徕卡专业人像镜头、1200万像素徕卡超广角镜头。
Redmi今天还发布了全新的100英寸巨屏电视RedmiMAX1002025款。首发售价仅需8999元,相比上一代发布19999元的价格实现腰斩,将极大的推动巨屏电视普及。蓝牙遥控器自带NFC功能,可一碰投屏,使用更方便。
以GPT大语言模型为代表的AI应用在2024年迎来井喷式发展,追求高效、智慧办公生产、一台搭载酷睿UltraAI处理器的笔记本电脑必不可少。4月24日,备受商务办公人士追捧的华硕破晓Pro14迎来全新酷睿Ultra5125H版本,AIReady架构赋予其强劲的AI办公属性,同时配备2.5K120Hz高刷大屏,且支持人脸识别指纹识别,开售价仅需5599元,购机还可享晒单返100元E卡等超值福利,是每位追求效率办公商务办公人士的不二之选。华硕破晓Pro14已正式开售,感兴趣的朋友可以在华硕商城及华硕京东自营官方旗舰店搜索华硕破晓Pro14,了解更多详情。
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。
快科技4月20日消息,洛图科技(RUNTO)的在线监测数据显示,2024年首季显示器在线市场的平均价格为1072元,相比去年同期下降了38元。主流的价格区间仍旧集中在500-1000元,占据了47%的市场份额,这一比例较上年同期增长了5个百分点。该价格段的增长主要得益于原先1000-1500元价格区间产品的市场下移。 2023-2024Q1 中国显示器线上市场分价格段销量结构同时,500元以下的显示器产�
小米汽车首款车型SU7已经正式上市,售价21.59万元起。与小米SU7一同发布上市的还有许多周边,其中,最受欢迎的要数小米SU71:18合金车模了,售价499元,目前小米汽车App显示暂时缺货”。车模材质为锌合金、ABS、SAN、PVC材料,尺寸为278*108*81.5mm。
在今晚的Turbo3发布会上,Redmi还推出了全新平板RedmiPadPro。该机相较之前的RedmiPad各方面配置大幅提升,采用12.1英寸2.5K高刷护眼LCD大屏,分辨率达到2560*1600,屏幕比例为16:10,是追剧、学习的绝佳规格。RedmiPadPro5G将于5月下旬上市,6128GB售价1999元、8256GB售价2399元。
据华为官方介绍,华为Pura70、Pura70Pro两款机型将在今天上午10:08正式开售,起售价5499元。华为Pura70系列四款机型全部上市。值得注意的是,华为Pura70标准版不支持任何形式的卫星通信,同时也不支持星闪。
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。
今天理想汽车全车隐私帘正式开售,可有效阻挡车外光线,强化视听体验,售价699元。根据官方介绍,全车隐私帘内置记忆弹簧钢骨架,根据车窗数据量身定制骨架尺寸,实现稳固支撑。在安装全车隐私帘后车内光线变暗,可强化座舱内视听体验,打造更具氛围感的观影环境。
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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