小米商城正式开售新款Redmi Note 12R，起售价为1099元。
尽管Redmi Note 12R是一款入门级的5G手机，但它给消费者带来了很多同级产品中少见的特点。
首先，Redmi Note 12R采用双面玻璃机身设计，而同级别的许多产品通常只采用全塑料材质。这种设计使得手机具备更高的质感。正面采用了一块6.79英寸的LCD屏幕，分辨率为2460*1080，支持90Hz高刷新率，并获得了SGS的低蓝光认证。
Redmi Note 12R还是全球首发搭载高通第二代骁龙4处理器的手机。该处理器采用了与旗舰芯片骁龙8系列相同的4nm工艺，不同的是前者采用的是三星的4nm工艺，而后者采用的是台积电的工艺。
具体规格方面，第二代骁龙4处理器的CPU由2个2.2GHz的A78核心和6个1.95GHz的A55核心组成，GPU采用Adreno 613，配备LPDDR4X UFS 2.2存储。
摄像功能方面，Redmi Note 12R配备了5000万像素 200万像素的后置双摄像头，前置摄像头为500万像素。
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12-20
今晚在Turbo3发布会上，Redmi宣布推出全新平板——RedmiPadPro，引起了广泛关注。这款RedmiPadPro较之前的RedmiPad有着明显的提升，采用了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，为用户提供了绝佳的追剧和学习体验。RedmiPadPro5G版本将于5月下旬上市，6128GB版本售价1999元，8256GB版本售价2399元。
华为MatebookXPro等系列产品上午10:08准时开售。这款轻薄本，凭借华为自研的云隼架构等尖端技术，机身厚度仅为13.5毫米，整机重量更是惊人地控制在980克，开启了高性能笔记本的百克时代新篇章。值得一提的是，入门级配置的MatebookXPro售价仅为10999元起，却拥有如此强大的性能和轻薄的设计，无疑为消费者提供了极具性价比的选择。
备受期待的小米RedmiTurbo3手机正式开售，其出色的性能与丰富的配置让人眼前一亮。这款手机的起售价仅为1999元，性价比极高，定将引发新一轮的抢购热潮。手机还拥有IP64防尘防水、立体双扬声器、多功能NFC、红外、Wi-Fi6增强版、蓝牙5.4等多种实用功能。
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。
据华为终端官方消息，华为今天推出了“HUAWEIPura70系列先锋计划”。Pura70系列共有四款机型，分别为18日开售的Pura70Ultra和Pura70Pro，起售价为6499元，另外两款Pura70和Pura70Pro将在4月22日10:08发售，起售价5499元。超聚光影像系统结合XDMotion运动引擎，可以捕捉300km/h的超高速运动瞬间。
华为李小龙发微博表示，MateBookXPro是当前笔记本电脑上最好的屏幕，也是当前最大的柔性OLED显示屏。MateBookXPro采用14.2英寸柔性OLED原色屏，拥有93%超高屏占比，结合抗反光AR镀膜，能减少70%的反光，搭载华为临境显示技术，全方位带来沉浸视觉体验。目前MateBookXPro已在华为商城预售，起售价是10999元。
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。
今天上午10:08，华为Pura70、Pura70Pro两款机型正式开售，起售价5499元。华为P7012256GB5499元、12512GB5999元、12GB1TB6999元，有羽纱黑、雪域白、樱玫红、冰晶蓝四款配色可选，后壳采用玻璃材质。后置三摄分别为5000万像素超聚光摄像头、1250万像素超广角摄像头4800万像素超聚光微距长焦摄像头，支持超高速风驰闪拍、超巨光微距长焦拍摄等。
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。
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。
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。
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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。
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