《小米5再曝谍照：彻底凌乱了》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
就在刚刚，@安卓论坛官微又放出了两张号称是小米5的真机谍照...
从此前的各种曝光情况看，小米5的外观设计已经基本没有悬念，尤其是正面Home键指纹识别，但是这次的所谓谍照却让人大跌眼镜，因为它赫然在背部出现了一个圆形的指纹识别按钮！这是闹哪样？...
小米5之前曝光的都是正面形象，背部还没看到过，但总不至于双面指纹吧...
不排除这是其他机型的可能，或者就是小米5的早期原型机...
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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。
快科技4月10日消息，最近，网络上曝光了一组极氪MIX的内饰谍照。从这些照片来看，新车的内饰基本延续了极氪007的设计风格，包括一个弧形的仪表盘和方形的中控屏，而且中控屏可以像007一样左右旋转。方向盘的设计也与007相似，具有左右侧的按键以及方向盘下方的快捷按键。中控台的样式有所不同，中控台面更低，这将带来更好的驾驶视野。此外，前风挡倾角较大，A柱还�
在今日的小米集团投资者大会上，雷军向与会者分享了小米汽车的最新动态。他特别提到了小米SU7车型的毛利率预期，预计在5%至10%之间。小米SU7已在北京和深圳两地启动正式版汽车的交付工作，并计划近期逐步向全国开放交付。
最近，网上曝光了一组新一代大众帕萨特的谍照。上汽大众将引入原版全新PassatB9，预计将在今年三季度以三厢版车型形式在国内上市。你会选择新一代帕萨特还是新一代迈腾呢？
今日港股开盘，小米集团股价飙升，涨幅高达14.99%，市值随之攀升至4142亿港元。小米汽车的首款车型SU7于3月28日晚7点正式上市，市场反应热烈。随着小米汽车在市场上的不断发展和壮大，相信其股价未来还有望继续攀升，为投资者带来更多回报。
快科技4月20日消息，小米汽车近日宣布，小米SU7车主账号的转移功能即将上线，预计在5月上旬开始实施。目前，小米SU7车主账号（即车控管理权）暂时无法进行转移，车主只能通过授权用车权限的方式，与家人或朋友分享爱车的使用权。小米汽车方面表示，未来将通过小米汽车APP、400热线以及专属服务管家群等多种方式，为车主提供账号解绑、绑定以及变更等服务。具体来说，预计从5月上旬开始，小米汽车将首先通过400热线和专属服务管家群的方式，开始受理车主账号的相关业务。届时，小米SU7车主只需按照客服的指引，提供相关资料，即可完成车控?
3月28日，备受瞩目的小米汽车SU7终于发布，售价21.59万元起。从小米汽车发布会开始，相关话题相继登上热搜，持续霸榜。除了上述手机外，小米还有笔记本、平板、手表等超多3C数码产品值得入手，来京东APP搜索“小米澎湃OS”入手更优惠。
在今天北京车展的小米SU7发布会上，雷军透露了一个惊人数据：小米SU7车主中，苹果用户占比51.9%。其实在小米上市前夕，雷军就表示希望小米SU7能成为苹果用户的首选车型。小米SU72024年交付目标是超过10万辆。
4月18日，雷军在小米北京交付中心开启了一场全新的直播，谈及多个话题，尤其是小米SU7。雷军透露，小米SU7的销量比预计高了三到五倍，这是比较头疼的一点，但是合作伙伴都比较给力，提速很快。其实在小米汽车发布前，雷军就说过，既怕不火，又怕太火，结果真成了幸福的烦恼。有网友在直播互动中催促雷军去工厂打螺丝，加快汽车交付，没想到雷军很较真地回复称，�
现今汽车行业的竞争激烈程度已延伸至企业掌门人亲自下场，通过直播带货及社交媒体营销来推广自家汽车产品，一众车企高管纷纷化身网络红人，掀起了一股行业内的网红风潮。其中，小米集团创始人雷军凭借其独特的个人魅力和影响力，在近30天内横扫各大社交平台，实现了抖音粉丝新增405万、小红书粉丝增长20万以及B站粉丝上涨26万的惊人战绩，全平台总计涨粉超过451万。截至4月16日，雷军在抖音上的粉丝数已达1649万，期间发布了60个短视频；而在微博平台上，其粉丝数更是高达2366万，同期发布了207条微博，堪称社交平台上的勤奋典范。数据分?
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。
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。
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