快科技2月18日消息，官宣定档2月22日19点发布之后，雷军在微博上晒出了小米14Ultra的官图。
据悉，小米14Ultra将采用全等深微曲屏，全新背部曲线，全新全包裹中框，带来更舒适的握持感。后置镜头模组，采用精致巴黎饰钉纹点缀。
如此轻薄、简洁、优雅，从内到外全面焕新!”雷军在微博说道。
根据此前报道，小米14Ultra几乎是推倒重做的产品，将落地诸多小米全新自研成果，卫星通讯也有新花样。
这次小米14Ultra把影像和科技树点满了，搭载全新徕卡光学全焦段四摄方案，并且在徕卡之上还有意想不到的新绝活。
在卫星通讯上，小米14Ultra也将会有新花样面，首次在新机落地了一堆通信、材料、电池等全新自研成果。此外，小米14Ultra还有望推出钛合金特别版。
目前，新机已在天猫小米官方旗舰店开启预约，同时公布了新机预定福利。
据悉，购买小米14Ultra可享限时赠送399元小米尊享礼盒、24期免息、以旧换新至高补贴1500元、延保碎屏保5折等福利。
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12-20
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。
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。
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。
小米向小米10、小米10Pro和小米10Ultra等机型推送澎湃OS，其中小米10Ultra是小米第一款Ultra机型。该机发布于2020年，出厂预装MIUI12，这次升级到全新的澎湃OS，系统更加流畅易用。针对不同的设备，小米澎湃OS还提供有针对性的配置，保证轻巧，如在手机端，小米澎湃OS的系统固件占用可低至8.75GB，远远低于同行产品。
多方爆料称，华为Pura70系列将会在今天正式公布，并直接开售。博主WHYLAB”已经提前曝光了Pura70Pro和Pura70Ultra的包装盒。Pura70Pro、Pura70Ultra内存16GB起步，最高可选1TB存储。
今日，博主、华为经销商看山的叔叔”透露了华为Pura70系列关键影像参数。该博主表示，华为Pura70Ultra将配备超一英寸的5000万像素RYYB镜头，辅以5000万像素潜望镜头、4000万像素超广角镜头、1300万像素AF镜头。有了RYYB阵列、超大底主摄，再加上华为自研XMAGE影像，华为Pura70Ultra将成为新一代夜视仪”。
vivo公司正式揭晓了全新的影像技术——vivoBlueImage蓝图影像，由贾净东亲自宣布。这一影像技术的推出，标志着vivo在影像科技领域的又一重大突破。我们期待vivo在未来的发展中，能够继续为我们带来更多令人惊艳的产品和技术。
随着3D打印机的进一步普及，现在无论是工业制造、艺术创作还是家庭娱乐，大家都离不开它。全球消费级光固化3D打印第一品牌ELEGOO爱乐酷推出了一款高性价比的智能3D打印机Saturn4Ultra⼟星，这款新机凭借卓越的打印质量，快速的打印速度和丰富的智能体验，成为市场上备受瞩目的新品。相信这款新品会成为网红热款，也会让更多人爱上3D打印，喜欢的网友可以去抢购，享受高
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苹果M3Ultra是重新设计的芯片不是由两颗M3Max拼接成。上一代芯片M2Ultra采用了UltraFusion架构，将两块M2Max芯片拼接到一起，拥有1340亿个晶体管，比上一代M1Ultra多出200亿个。这颗芯片由MacStudio首发搭载，新品最快会在今年年中登场。
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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