快科技10月10日消息，小米公司王腾换上了新手机。不出意外，新手机应该就是本月要发布的小米14了。
根据此前曝光的信息，小米14将会首发搭载小米自研的MIOS系统，此前小米科技于2022年11月备案了mios.cn网站域名。
不出意外，MIOS不仅仅局限于手机设备，应该会覆盖多种设备、多场景，拥有高性能、高安全、高扩展等特点，而且它将会覆盖更多的小米和Redmi产品。
除了首发自研的MIOS，小米14还将搭载高通骁龙8Gen3移动平台，这颗芯片会在本月月底登场。它基于台积电4nm工艺制程打造，安兔兔综合跑分突破了200万分。按照以往的宣发节奏，小米14会在高通骁龙8Gen3发布后官宣。
该机目前已经获得入网许可，有两款机型，标准版支持90W闪充，Pro版支持120W闪充。
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快科技10月10日消息，如今的手机厂商在硬件上疯狂堆料的同时，也持续投入重金来提升系统的体验。早在2014年就有传闻称小米要做自己的系统，如今可能真的要来了。日前，数码博主数码闲聊站”爆料称，MIUI 14会是MIUI最后一个正式的大版本”，同时他还对小米系统新作提出期待：希望新作能将动效这个短板彻底消灭掉。有网友在评论区询问称小米14系列是不是搭载MIOS了？”但该博主没有明确回应，只留下三个字懂自懂”，应该八九不离十了。值得一提的是，从企查查网站查询发现，小米科技有限责任公司从2010年就已开始陆续申请注册多个MIOS”商?
博主数码闲聊站暗示，小米14系列发布会会在10月27日举行，新品预计很快就会官宣。作为年度旗舰，小米14系列全球首发自研的MIOS操作系统。小米14采用1.5KOLED柔性直屏，小米14Pro采用2K屏，全系标配高通骁龙8Gen3移动平台，标准版支持90W有线闪充，Pro版支持120W有线闪充。
10月过半，距离小米14系列发布也没几天了，根据多方爆料，小米14系列发布会可能会在10月27日举行。小米14系列下周开始预热，这次发布会内容很多，标准版还有专门为女性设计的机身。核心配置上，小米14系列将首发高通骁龙8Gen3旗舰平台，基于台积电N4P工艺，超大核升级为CortexX4，CPU主频3.19GHz，得益于此，小米14系列将成为小米史上最强旗舰。
博主数码闲聊站暗示，MIUI15系统暂定10月底登场，小米14会首发搭载新系统。根据此前曝光的信息，MIUI15最重要的一项升级是接入了AI大模型。该系统会在小米14系列旗舰机型上预装，RedmiK60至尊版、小米13、小米13Pro、小米13Ultra、小米MIXFold3、RedmiK60Pro等高端旗舰也将有机会在第一时间适配MIUI15系统。
雷军一句别着急，这次产品很很很强”上了微博热搜榜。大家对小米14系列新旗舰充满期待。小米14除了拥有玻璃材质外有素皮版，素皮款为粉色款，据说颜值很高”，值得期待。
根据知情人士的爆料，小米公司的MIUI14可能会是最后一个正式的大版本，不过对此说法，小米内部的测试仍在继续，预估小米14系列可能会在近期正式发布。虽然小米已经为小米13Ultra、RedmiK60Pro两款高端机型测试了基于Android14的MIUI15特别版更新，但目前尚无更多关于MIUI15的信息。小米公司已经在为MIUI15的发布做准备，但是目前关于MIUI15的更多信息仍然尚未公布。
面对众多传言，小米公关负责人王化今天冒着被罚款的风险，进行了官方爆料。他明确表示，小米自研系统绝不会被命名为“MIOS”、“MiOS”、“缪斯”、“盘古”等名称。小米自研系统的发布将为小米生态系统的构建提供更多可能性，备受业界和消费者的关注。
快科技10月11日消息，近日，小米自研系统成为手机圈顶流，各种猜测与爆料几乎每天都有，受到网友热议的自然是该系统的命名。据了解，此前一张显示为MIOS”的系统界面截图在网上曝光，于是很多人就将小米自研系统称为MIOS”，但根据最新爆料来看，小米自研系统应该不会叫MIOS，可能会与澎湃”有关。今日，数码博主WHYLAB”发文，称原来真的不叫MIOS，小米那个自研芯片系
小米14Pro在影像系统方面有巨大的进步。新机将配备一颗全新的115mm焦段潜望式长焦镜头，支持5倍光学变焦和最高200倍数码变焦，搭配小米自研的影像算法，拍摄实力非常值得期待。以上就是目前小米14Pro曝光出来的参数配置，后续有更完整的参数配置曝光后将会进一步更新，希望可以帮助各位更好的了解小米14Pro。
自2010年8月16日首个内测版发布，MIUI已经发展为国内规模最大的基于Android深度定制优化的第三方手机操作系统之一。根据官方公布的数据，截至2023年6月，小米全球MIUI月活跃用户数达到6.06亿，同比增长10.8%。以下为历代MIUI界面，你最喜欢哪一代？
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。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。
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Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性，面向未来，灵活架构将能够兼容更广泛的模态，进一步拓展多模态通用能力的边界。
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