快科技7月16日消息，日前有博主汇总了小米近期火认证的设备，一大批新产品将在8月份陆续登场。
其中除了折叠屏、K60至尊版之外，还有一款极致性价比的平板RedmiPad 2。
认证信息显示，该机将支持22.5W/18W快充，预计依然是主打入门市场，价格控制在1000元以内。
据悉，RedmiPad前代就因极致性价比很受欢迎，千元级别就提供了全金属机身、2K LCD屏，支持90Hz刷新率，用来上网课、追剧非常实用。
预计新款的屏幕依然维持2K LCD方案，刷新率可能也不会升级120Hz，依然维持90Hz刷新率。
主要是其核心将从前代的联发科Helio G99更换为高通骁龙680，后者并不支持2K 120Hz的显示输出。
根据认证显示，RedmiPad 2将有三种内存配置，分别为4GB 64GB、4GB 128GB和6GB 128GB。
虽然没有大存储版本，但是前代Redmi Pad就支持外置存储卡扩展，边框上留有卡槽，最高支持扩展1TB容量，新款预计还会保留。
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Redmi昨晚推出了价格仅为899元起的RedmiPadSE平板电脑。这款平板电脑的售价、配置和功能都得到了提升。这款平板电脑可以在本地播放1080p视频长达15小时，并且最长可以在没有充电的情况下保持73.2天的待机时间。
感谢网友提供线索，RedmiPadSE平板将于9月21日19:00正式发布。这款平板搭载MIUIPad系统，专为横屏场景优化。9月21日发布会将带来RedmiNote13Pro/Pro两款新机以及RedmiBuds5主动降噪耳机，届时IT之家将带来跟进报道，感兴趣的朋友可以关注一下。
Redmi宣布RedmiPadSE首销获得天猫、京东双平台千元档板销量、销售额双第一，堪称是千元板王”，这款新品起售价是899元。RedmiPadSE采用了一块11英寸16:10护眼大屏，分辨率为1920*1200，在观看文档、浏览网页、看视频时显示清晰，屏幕典型亮度400nit，可以适应更多的环境，也能满足在强光下的使用。这款新品内置了一块8000mAh容量的电池，续航拉满。
9月14日，Redmi入门平板RedmiPadSE正式发布，定档9月21日与RedmiNote13系列同场发布。RedmiPadSE在海外起售版本提供4GB的运行内存和128GB的机身存储，售价为199欧元，大约相当于1580元人民币，国内售价可能会更低。
RedmiPadSE平板在国内发布，售价为899元起。该平板采用黑色、绿色、紫色等配色，Unibody全金属一体机身，机身轻巧，厚度仅为7.36mm，官方称经过30项品质测试。这款触控笔采用被动电容原理，无需充电，电容屏都适用，笔身为金属材质。
小米集团卢伟冰预告，RedmiNote13Pro将于明天正式首销，起售价是1899元，拥有子夜黑、镜瓷白和浅梦空间三种配色。这是Redmi史上体验最好的Note系列机型，堪称是千元王者”。更重要的是，它还支持IP68防尘防水，采用19组防水关键结构件、全新金刚骨骼架构，整机结构加强；四大严苛场景通过56项旗舰测试，10大关气密性检测通过率高达100%支持湿手触控。
凤凰网科技讯9月21日，RedmiNote13系列新品今晚正式发布，RedmiNote13Pro、RedmiNote13Pro、RedmiNote135G、RedmiBuds5和RedmiPadSE等新品同台亮相。RedmiNote13Pro为Redmi首款曲屏机型，6.67英寸分辨率1.5K高光护眼屏，分辨率27121220，峰值亮度1800nit，支持120Hz刷新率，并升级至2160Hz超高瞬时触控采样率。另外TWS耳机RedmiBuds5升级到46dB宽频降噪，售价199元。
型号为2311DRK48C的Redmi新机已获得入网许可，这款新机是即将发布的RedmiK70，支持90W有线闪充。RedmiK70系列将同时推出标准版和Pro版两款机型。预计该机最快会在11月份登场，这将是卢伟冰打造的RedmiK60系列之后的旗舰焊门员，具有性价比极高的直屏旗舰潜力。
9月21日，Redmi举行新品发布会，发布了Redmi投影仪2系列，自去年推出首款智能投影仪后，Redmi快速成为行业销量TOP级品牌，此次Redmi投影仪2系列在亮度、智能体验、外观设计等方面均进行了升级，可谓诚意十足。Redmi希望将植根于品牌中的“真诚热爱”基因快速导入到智能投影仪行业，持续推动行业快速健康发展。系统内置无广告投屏软件，支持手机、平板一键投屏，追剧、打游戏、看综艺，有大屏更过瘾!可与手机、电脑互联秒变蓝牙音箱，聆听音乐更加酣畅，好歌就要与大家一同分享。
小米官方宣布，RedmiNote13系列将于9月21日正式发布。该系列手机将开启新的篇章，让中端手机的体验更加接近旗舰手机，带来新形态、新影像、新品质和新体验，定义中端手机的新高度。RedmiNote13系列手机已三证齐全，两个低配版是67W5120mAh±，高配是120W5000mAh±，定位千元机。
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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