快科技8月12日消息，小米将在下周一召开新品发布会，这次将更新大批年度旗舰产品，其中还包括小米手环8 Pro。
官方在今天的预热中揭晓，小米手环8 Pro将升级为双通道检测模组，号称能达到手表级别的精准检测。
双通道会让心率、血氧等数据的检测更加精准，让大家更加精确的了解到身体状况，这在此前的智能手环产品上非常少见，贵上几倍的手表才会配备。
除此之外，新品还有一个重磅升级就是屏幕，这次搭载了1.74英寸方形显示屏，比前代更大，是小米手环史上最大屏幕。
屏占比也明显提升，上下的边框看起来几乎等宽了，这样的视觉效果会更好。
最重要的是还升级了60Hz高刷新率，对比以往的30Hz要流畅很多，如今旗舰级手表Apple Watch也是这个规格。
此外，快拆表带、NFC、微信支付等备受好评的功能也延续下来。
至于价格方面，前代首销价为379元，预计新款还会保持同样的价格。
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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。
百度Apollo昨日举办智能汽车产品发布会，围绕汽车智能化，发布了全新升级的驾舱图”系列产品。百度Apollo正式发布了纯视觉城市领航辅助驾驶产品ANP3Pro，将高阶城市智驾的硬件成本拉入万元时代。ANP3Pro还无缝接入Apollo智驾云，基于用户反馈-产品迭代”的数据飞轮助力产品体验以周为单位快速进化，让智驾越用越好用，真正为客户和消费者带来高智驾比、高获得感、常用常新的高阶智驾产品。
小米14和小米14Pro手机迎来了重要的系统更新。此次更新的一大亮点在于，小米14Ultra的出色影像功能被下放至这两款手机上，为用户带来了更为卓越的拍照体验。此次更新的推出，将进一步提升小米14和小米14Pro手机在市场上的竞争力，同时也展现了小米在影像技术方面的持续创新和领先地位。
快科技4月5日消息，小米SU7的首批车辆已经正式交付，许多车主随即成为街头焦点。最近，一位小米SU7车主在社交媒体上分享了一段视频，显示他们的新车停靠在路边时吸引了众多围观者。这位车主表现得非常开放和友好，热情邀请旁观者进入车内参观。小米SU7的魅力显然不局限于成年人，甚至还有小学生通过佩戴的儿童智能手表拍摄这款车型，这进一步证明了它的广泛吸引力。车主们对此表现出了自豪感：网友们也纷纷发表评论，其中包括：-发布会前网友：开小米需要我替他解释；发布会后车主：想摸摸可以摸噢-想到几个月前《买小米回村我还得向别人?
今天，真我GT5Pro推送系统更新，新版系统支持5.5G移动网络，这是真我第一款5.5G手机。5.5G被视为5G向6G过渡的中间阶段移动通信技术，虽然仍属于5G范畴，但在连接速率、时延、定位、可靠性等方面都有约10倍的提升。真我GT5Pro搭载同档唯一IMX890超光影潜望长焦，真我还与高通、虹软三方强强联合，在光学硬件、芯片算力、影像算法三大方面进行深度联调，带来行业首发的超芯长焦影像系统，让真我GT5Pro在长焦影像上一骑绝尘。
一加Ace3Pro将会采用1.5K曲面屏，并搭载高通骁龙8Gen3平台。该款手机配置了16GB内存和1TB存储空间。
小米SU7系列三款车型中，Max版在中控台设有四个物理按键，相比之下，标准版和Pro版则更为简洁，仅配备两个按键。这一设计差异源于Max版额外标配的电动尾翼和空气悬架功能，因此需要增加两个控制按键。这次调整不仅回应了用户的期待，也展现了小米对产品细节和用户体验的高度重视。
据此前多方爆料，苹果终于将在iPhone17系列标配高刷屏幕，为标准版带来高刷。但需要注意的是，苹果依然是刀法精湛，将通过尺寸控制拉开标准版与Pro版的差距。Pro系列还是会有独家优势，比如成本极高的钛金属中框、极窄的屏幕边框等等，最终还是交由消费者自行取舍。
iQOO为iQOO12Pro推送了系统更新，新版系统带来了全新的全高频1440HzPWM调光功能。当闪烁频率超过1250Hz时，频闪对人眼造成的影响大大减少，因此高频PWM调光既拥有优于DC调光低亮度显示效果不佳的优势，又克服了低频PWM调光易导致视觉疲劳的问题，堪称OLED屏幕最佳实力拍档。iQOO12Pro还拥有三主摄，新机搭载5000万像素超大底追光主摄5000万像素超广角6400万像素潜望式长焦，支持OIS光学防抖。
小米SU7不仅小米手机车主用的爽，就连使用小米手机的乘客也能便捷控车。官方科普道：如果乘客用的是搭载小米HyperOS系统的手机，可以先连接车机热点。该功能还提供了一种娱乐共享的可能性：当乘客的手机连接至车载热点后，他们可以将自己手机上的音乐或视频投放到车载系统上，与车内其他乘客一同分享多媒体内容。
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。
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