快科技9月25日消息，日前Redmi带来了Redmi Buds 5 AAPE潮流限定版耳机，售价299元，将于9月26日上午10:00首销。
现在这款新品已经来到我们评测室，下面为大家带来图赏。
Redmi Buds 5 AAPE潮流限定版拥有经典绿色迷彩礼盒、潮流ICON设计、定制皮肤。仓体为超酷的绿色迷彩图案，仓盖为透明设计，纯绿色耳机本体，印有Redmi和AAPE Logo。
据悉，Redmi Buds 5 AAPE潮流限定版与基础版的配置都一样，两款只有外观的差别。
参数配置部分，Redmi Buds 5支持双通道AI降噪技术，降噪深度达到46dB，相比上代提升至2.6倍，最高可降低99.3%背景噪音，提供三档降噪模式可调。
耳机支持双麦通话抗风噪以及自研AI抗风噪算法，可有效抵消外部风能量，最高可抗4级风，采用12.4mm高分子镀钛振膜。
据了解，，Redmi Buds 5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。
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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。
小米集团的卢伟冰最近宣布，小米即将推出一款名为RedmiNote13ProAAPE潮流限定版的智能手机。这款手机融合了经典潮流迷彩元素，采用了MOONFACE3D猿颜浮雕工艺，以加强其辨识度。后置主摄采用2亿像素，支持2亿像素直出，由Redmi、联发科和三星三方联合调校。
Redmi日前发布了RedmiNote13系列，包括RedmiNote13、RedmiNote13Pro、RedmiNote13Pro三款机型。还发布了RedmiNote13ProAAPE潮流限定版，售价2199元，将于9月26日上午10:00首销。核心配置上，RedmiNote13Pro全球首发天玑7200-Ultra处理器，后置2亿像素主摄，内置5000mAh电池，支持120W神仙秒充，支持IP68防尘防水以及湿手触控。
Redmi在RedmiNote13系列手机的新品发布会上推出了一款令人兴奋的限量版手机——RedmiNote13ProAAPE潮流限定版。这款手机以迷彩风设计为特色，具有独特的外观和吸引人的功能。这款手机不仅具有出色的功能和性能呈现出独特的潮流风格，为用户带来与众不同的使用体验。
今日晚间，Redmi举行新品发布会，正式发布RedmiNote13系列，包括RedmiNote13、RedmiNote13Pro、RedmiNote13Pro三款机型，同时发布了RedmiNote13ProAAPE潮流限定版，售价2199元，将于9月26日上午10:00首销。RedmiNote13ProAAPE潮流限定版采用经典绿色迷彩设计，金属撞色DECO，中框/按键一体绿，后盖立体浮雕Logo，外观十分吸睛。核心配置上，RedmiNote13Pro全球首发天玑7200-Ultra处理器，后置2亿像素主摄，内置5000mAh电池，支持120W神仙秒充，支持IP68防尘防水以及湿手触控。
小米集团卢伟冰公布了RedmiNote13ProAAPE潮流限定版。如海报所示，RedmiNote13ProAAPE潮流限定版融入了经典的潮流迷彩元素，采用MOONFACE3D猿颜浮雕工艺，辨识度拉满。后置主摄是2亿像素，支持2亿像素直出，由Redmi、联发科和三星三方联合调校。
2023年9月21日，小米集团旗下品牌Redmi召开主题为「蜕变新生」的新品发布会，正式发布RedmiNote13Pro、Note13Pro、Note135G三款手机，以及RedmiPadSE、RedmiBuds5、Redmi投影仪2系列、米家冰箱三门303L制冰版等新品。作为最新一代的体验小金刚，RedmiNote13Pro全系迎来蜕变。未来Redmi仍将保持一颗进取之心，不断迎接挑战，不断刷新自我，开启新的征程。
9月21日晚，Redmi在新品发布会上推出了一款全新的RedmiNote13ProAAPE潮流限定版手机。该款手机采用迷彩风格设计，后盖采用立体浮雕logo，售价为2199元。该款手机已经开启预售，将于9月26日10点正式首卖。
Redmi官方发布预告，其全新的RedmiNote13ProAAPE潮流限定版将于今日正式开启首销，售价2199元。这款机型在外观方面采用了经典的绿色迷彩设计，金属撞色DECO，中框/按键一体绿，后盖立体浮雕Logo，外观十分吸睛。对于这款特别版的RedmiNote13ProAAPE潮流限定版，有兴趣的朋友可以关注一下。
一位米粉入手RedmiNote13ProAAPE潮流限定版，称这价格可香了”，官方售价是2199元。这款限定版新品采用了经典迷彩设计，金属撞色DECO，中框和按键一体绿，后盖印有立体浮雕Logo，外观十分吸睛。主摄还支持OIS光学防抖，并采用ALD超低反镀膜技术，是目前同档位最好的2亿像素手机。
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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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