笔者根据最新的爆料汇总小米15系列相关内容。以下是从发布时间、处理器、屏幕、影像以及充电续航等方面的详细信息。10月末发布，双十一开售小米15系列预计将在2023年10月底发布。高通将于10...【查看原文】
苹果表示，Apple智能将在iPhone15Pro系列、配备M1的iPad和Mac，以及后续机型上提供。博主爆料，小米15Pro配备5000万主摄、5000万超广角和5000万3倍潜望长焦，其中主摄是OV50…
苹果AI大模型
公子故事会 2024-07-08
继续上一篇所讲，这次详细讲解一下MJ的参数： 参数是添加到提示中的选项，用于更改图像的生成方式。参数可以更改图像的纵横比、在 Midjourney 模型版本之间切换、更改使用的升频器等等。 查看原图建议进入我的个人主页 http://x521.top/ 或者 https://xinyixx.com/ 参数始终添加到提示的末尾，您可以向每个提示添加多个参数。 基本参数 Aspect Ratios --aspect或更改一代的纵横比。--ar Chaos --chaos 更改结果的
Midjourney
心一信息 2024-02-26
就在今天，博主数码闲聊站暗示，MIUI 15暂定10月底登场，小米14系列会首发搭载新系统。结合此前曝光的信息可知，此次MIUI 15最重要的一项升级是接入了AI大模型。目前小米已经在AI以及大模型方面取得了相当不错的成果，如今小米60亿参数的自研大模型在C-EVAL权威榜单上取得同参数量级排名第一，在CMMLU中文向大模型取得排名第一。小米自研的端侧大模型已经在骁龙平台跑通，目前自研13亿参数端侧大模型的效果在部分场景上可以媲美行业60亿参数的云端大模型。小米集团曾学忠表示，AI大模型是企业一定要抓住的
AI大模型
科技观察官 2023-09-26
近日，一组疑似小米15系列的渲染图曝光。小米15系列基本延续了上代小米14系列的外观设计，背部为矩形相机模组，内置徕卡三摄，闪光灯位于模组右上方。小米15预计配备1.5K直屏，搭载骁龙8 Gen4。5000万像素超大底大光圈徕卡主摄。超声波屏幕指纹。轻薄机身。澎湃OS 2.0。苹果公司计划于2025年推出iPhone SE 4，将搭载至少A18芯片以支持全新iOS 18.1的生成式AI功能。此外，iPhone SE 4预计与iPhone 14相似，采用OLED全面屏设计，支持Face ID与USB-C。r
苹果生成式AI
我也你好 2024-08-12
根据之前的报道，苹果希望在iOS 18中的Siri、快捷方式、消息、Apple Music和其他功能中添加新的生成式AI功能，这些功能无一不需要本地化的AI算力提供支持。日前一份报道显示，苹果似乎准备对A
2024-02-18
在上期中，我们已经写了一个具备基本功能的富文本编辑器，这期我们不着急了解更多新概念和开发更多新功能，先把上期中涉及到概念做个总结，并且完善和补全已有的功能。
Paranoid_K 13小时前
Kotlin 中的泛型（Generics）提供了一种让类、接口和函数可以根据类型参数进行操作的机制。它允许编写更加通用和可重用的代码，而不必限定在特定的类型上。Kotlin 的泛型机制与 Java 类
凤邪摩羯 10小时前
整篇文章大概会涉及到以下内容： 生成器函数的概念、使用、详解等。 生成器函数如何像async await一样处理异步。
Lsx_ 9小时前
声明：“史诗级” 对于bug难度来讲有点严重了，对于带来的影响来讲一点都不为过。项目已经运行使用了四年多，前期没有经过测试直接上线的，三年多的时间反反复复的修改，开发人员换了一批又一批，代码早已堆成屎
晴天蜗牛不一般 11小时前
这篇文章介绍了如何通过前后端配合实现文件的分片上传、断点续传和秒传。前端使用 Blob.slice 对文件切片，并为每个切片生成 hash 和 fileHash，实现并发上传。服务端接收并存储切片后
前端切图仔_筑基期 10小时前
《奔跑吧武士》是一款集动作与策略于一体的Android游戏，旨在为玩家提供一场激动人心的武侠冒险之旅。游戏的功能设计，需确保游戏的流畅体验和高度的娱乐性。
数字森林 9小时前
今天收到一个需求,要求在flutter端把任意类型的图片,转换成bmp类型的图片,然后把 bmp位图发送到条码打印机,生成的 bmp图片是 1 位深度的,只有黑白两种像素颜色 包已经上传到 pub.d
梁典典 9小时前
自从上次将博客项目的图片从 七牛云 迁到了 Cloudflare R2 之后就发现，Cloudflare 这个赛博菩萨的产品是真的不错，非常的适合白嫖.
LaughingZhu 10小时前
Magic Loop 是一个过程，任何员工都可以通过这个过程在公司系统地成长。它的结果很可靠，核心很简单，有五个基本步骤。
狼爷 9小时前
Meta 内部数据中心分散在世界各地，起初由用户提交任务时选择一个数据中心来上传训练数据并运行 ML 任务，导致不同的数据中心资源利用率差距会非常大，因此设计了一套全球调度器（MAST）来解决这个问题
YingS 13小时前
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