站长之家（ChinaZ.com）11月7日 消息:雷军在微博透露，小米14系列销量已经超过了百万台，仍然面临严重的缺货问题。他在回复网友的评论时表示，小米正在努力催单，但请大家耐心等待。
此前，小米14系列已经成为双11最畅销的高端旗舰机之一。
来自小米数据中心、天猫生意参谋、京东商智及竞速榜的综合数据显示，小米在4小时内全渠道累计支付金额就突破了100亿元。而最新发布的小米14系列在开售仅5分钟内就实现了上一代销量的600%，打破了四大电商平台的国产手机首销全天销量及销售额纪录。
小米14系列虽然面临缺货问题，但相信随着产能的提升，这个问题也将得到缓解。
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今天是小米公司14周岁生日。14年前的今天，雷军和初创团队的13个人一起喝了碗小米粥，在中关村一个很小的办公室，开始了创业。在小米手机十周年之际，雷军还宣布退还小米手机1的收入，每人赠送1999元红包，轰动一时。
今日晚间，小米14系列限量定制色正式发布。此次小米14系列限量定制色采用了小米汽车SU7的同款配色设计，包括海湾蓝、雅灰、橄榄绿、熔岩橙和流星蓝五款。小米SU7的正式发布标志着小米人车家全生态战略的完整闭环实现，这是小米在2024年达成的一个重要里程碑。
今天，小米14Ultra推送了新版澎湃OS，更新后14Ultra正式支持5.5G网络，成为小米首款支持该技术的手机。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。值得一提的是，骁龙8Gen3处理器集成了骁龙X75基带，原生支持5.5G，这意味着像小米14Ultra这样搭载骁龙8Gen3处理器的设备都能通过升级来支持5.5G网络。
4月6日是小米公司生日，此后，小米就将这一天定义为米粉节”。进入4月，2024年的米粉节”正式拉开帷幕，小米官方将开启线上促销活动。小米CEO雷军表示，全等深微曲屏用了2年预研，投入18倍研发费用，专利申请超过130项，其中已授权超60项。
快科技4月18日消息，今日下午，雷军开启直播，跟网友一起聊聊小米汽车。雷军在直播中称，小米汽车发布后，网上有人不理解小米汽车仅用了3年时间就造出了车，比业内平均速度快了很多。对此，雷军介绍，小米已经成立了14周年，小米汽车3年造出车的背后，是小米集团14年的智能智造经验和技术积累。此外，前段时间，智己汽车CEO刘涛还曾发文表示，小米汽车三年就从平�
截至4月20日，小米汽车SU7的锁单量已经突破了7万台大关。这一成绩不仅彰显了小米汽车在市场上的强劲表现，也预示着其未来的巨大潜力。雷军在之前的直播中介绍称，该车型已经在北京和深圳两地开启了正式版汽车的交付工作，并计划近期逐步向全国开放交付。
今天是小米14周岁生日，小米一年一度的狂欢盛会米粉节”也正式开启。每年米粉节除了一些特殊活动之外，最吸引人的就是大规模优惠折扣活动了，今年也不例外，官方还发布了一图看懂，方便大家了解各产品优惠信息。其中预售期为3月29日-4月5日，开门红为4月6日-4月8日，品类日为4月9日-4月14日，高潮期为4月15日-4月17日。
今天，小米官网公布了小米14Ultra钛金属特别版保外维修价格。报价单显示，小米14Ultra钛金属版最贵的组件是主板，售价3030元，保外人工指导价是40元，合计3070元，跟一台RedmiK7016GB1TB价格相当，后者定价3299元。小米14Ultra钛金属版采用6.73英寸屏幕，搭载高通骁龙8Gen3平台，后置5000万四摄，前置3200万像素，电池是5300mAh，支持IP68级防尘防水。
今天，中国移动官微宣布，小米14Ultra5.5G刷新了最快网速纪录，实测速率下行达到了5132.34Mbps，上行163.07Mbps，时延低至19ms，比5G还要快10倍。小米公司宣布，小米14Ultra联合中国移动导入更多5G-A新特性，在时延、速率上再创新高，助力5G-A全面高质量商用，为用户带来极致网络体验。高通骁龙8Gen3终端和联发科天玑9400终端已开启5.5G网络测试，预计4月份将推送升级，届时5.5G时代将全面到来。
刚刚，小米卢伟冰发布微博表示，雷总在今日举办的小米投资者大会上宣布，截止到4月20号，小米SU7锁单量已经超过7万台，今年的产能已经卖完了。锁单的7万台里，标准版占比28.57%，Pro版占比28.27%Max版占比最多，达到了43.16%，可见顶配最受欢迎。全民开始公测，几乎每一个小的细节，大家都用放大镜来看。
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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