根据最近的消息，Redmi K70系列将在今年年底发布。与此相关，Redmi K60的旗舰价格也在京东百亿补贴频道下降到了历史新低。这款手机最大的特点是采用了2K屏幕，尺寸为6.67英寸，像素密度达到了526PPI。这款屏幕的优势在于，它不仅可以显示大而清晰的画面，还支持120Hz的高刷新率以及1400nit的局部峰值亮度，色彩深度表现更是达到了12bit，能够更为精准地还原画面本来的颜色。 在性能方面，Redmi K60搭载了第一代骁龙8 处理器，得益于台积电4nm制程工艺，这款处理器在性能提升的同时，能效还提升了30%。此外，Redmi K60还配备了5500毫安时的电池，并支持67W有线和30W无线充电。 这家手机的后置摄像头为6400万像素，支持OIS光学防抖，并内置了小米影像大脑技术。综合来看，Redmi K60是一款性价比较高的手机，值得期待。
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RedmiK70系列将在今年年底登场，随着K70系列发布时间的临近，K60旗舰价格也降至历史新低。京东百亿补贴频道显示，RedmiK6016GB512GB幽芒配色到手价是2299元，是同档位性价比最高的骁龙8旗舰手机。RedmiK60后置6400万主摄，支持OIS光学防抖，内置小米影像大脑，电池是5500毫安时，支持67W有线、30W无线充。
受三星等存储原厂减产以及国内闪存龙头存储颗粒产能不足的影响，内存和闪存元器件采购成本逐步上涨。国内有存储器下游龙头闪存采购成本已上涨近20%，内存采购成本上涨约30%。消费者本以为这是存储白菜价”开始，没想到现在已经结束，接下来登场的新旗舰大概率要涨价了。
博主数码闲聊站透露了RedmiK70系列的设计语言。RedmiK70系列可能会采用类似小米13T的设计风格。这也意味着它将成为卢伟冰打造的旗舰产品之一，并且备受期待。
红米K70已经取消了其屏幕上的塑料支架，转采用了2K柔性直屏。塑料支架主要用于连接手机中框和显示屏，起支撑固定屏幕的作用。这两款手机最快将于11月份上市，届时将成为卢伟冰寄予厚望的2024年旗舰产品。
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。
RedmiNote13系列发布会在一场盛大的活动中举行。三款新机在影像、性能和质感方面都有了大幅度的提升，被业内公认为同价位无敌的产品。消费者的期待度非常高。
卢伟冰在RedmiNote13系列发布会上暗示，RedmiK70系列将在今年年底登场。今年是Redmi十周年，Redmi打了四大战役”：RedmiNote12Turbo、RedmiK60至尊版、RedmiNote13系列以及最后登场的RedmiK70系列。按照Redmi极致性价比的定位，K70系列将会是Redmi2024年的旗舰焊门员，值得期待。
【手机中国新闻】近日，有可靠消息表明，一款型号为“2311DRK48C”的智能手机已经正式获得认证。这款机型很可能是小米旗下的RedmiK70系列中的一员。以上信息由版权所有，未经许可不得转载。
RedmiNote13系列将在今晚19点正式发布。在发布会的预热中，Redmi官博公布了Note13Pro的一些关键配置和功能。RedmiNote13系列在配置上具有很高的性价比，预计会吸引众多消费者的关注。
卢伟冰在RedmiNote13系列发布会上透露，RedmiK70系列将在今年年底前推出。今年是Redmi成立十周年，该品牌在这一年间推出了“四大战役”，包括RedmiNote12Turbo、RedmiK60至尊版、RedmiNote13系列以及即将发布的RedmiK70系列。按照Redmi一贯的极致性价比定位，K70系列将成为Redmi2024年的旗舰机型，值得期待。
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。
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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。
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