Redmi昨晚推出了价格仅为899元起的Redmi Pad SE平板电脑。这款平板电脑的售价、配置和功能都得到了提升。 在外观方面，Redmi Pad SE采用了无断点的金属机身，正面配备了一块11英寸、1200*1920分辨率的LCD屏幕，支持90Hz刷新率，并具有84.4%的高屏占比和400 nits的峰值亮度，同时获得了德国莱茵低蓝光/无频闪双重护眼认证。
在性能方面，Redmi Pad SE搭载了高通骁龙680移动平台，该平台采用的台积电6nm制程工艺，属于入门级平板电脑主流配置，提供6/8GB内存和128/256GB存储。 除此之外，Redmi Pad SE还内置了一块容量为8000mAh的超大电池，并支持18W快速充电。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。
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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。
在Redmi的新品发布会上，RedmiPadSE平板正式在国内上市，售价899元起。RedmiPadSE采用了全金属一体机身设计，提供黑色、绿色、紫色等多种配色选择。RedmiPadSE平板的售价如下：6GB128GB版本：899元；8GB128GB版本：999元；8GB256GB版本：1299元。
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。
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。
小米在新品发布会上正式发布了RedmiNote13系列手机，其中最高端的RedmiNote13Pro定价为1999元起，首销到手价为1899元起。RedmiNote13Pro是Redmi首款采用定制曲率的曲面屏手机，拥有优雅的小弧面握感，超窄边框和2.37mm小下巴。RedmiNote13Pro首销到手价：12GB256GB版本：1899元；12GB512GB版本：2099元；16GB512GB版本：2199元，预售已经开始，9月26日10点正式开售，并且首销用户还可获赠一年碎屏保修。
RedmiNote13Pro正式亮相。RedmiNote13Pro12GB256GB售价1899元，12GB512GB售价2099元，16GB512GB售价2199元。核心配置上，RedmiNote13Pro采用6.67英寸27121220曲面屏，搭载联发科天玑7200-Ultra芯片，前置1600万像素，后置2亿主摄、800万超广角和200万微距，电池是5000毫安时，支持120W闪充。
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。
在今晚的RedmiNote13系列发布会上，Redmi带来了RedmiBuds5AAPE潮流限定版耳机，售价299元，将于9月26日上午10:00首销。RedmiBuds5AAPE潮流限定版拥有经典绿色迷彩礼盒、潮流ICON设计、定制皮肤。，RedmiBuds5充电5分钟可听歌2小时，配合耳机仓使用，最高40小时超长续航。
小米在RedmiNote13系列手机的新品发布会上正式发布了RedmiNote13Pro。这款手机是继RedmiNote13Pro后推出的另一款高端机型。首销用户可享受一年碎屏保的福利。
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。
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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