


KI-Technologie kommt! Xiaomi Mi 14 hat eine neue Version der Entwicklungsversion von ThePaper OS veröffentlicht. Haben Sie sie erhalten?
Um die Erfahrung bei der Nutzung von Mobiltelefonprodukten zu verbessern, sind Mobiltelefonhersteller sehr gut darin, den Wettbewerb auf dem Markt zu verschärfen. Wenn dies von den Benutzern nicht erkannt wird, sind die Konsequenzen natürlich groß.
Denn der Wettbewerb auf dem aktuellen Mobilfunkmarkt ist ebenfalls sehr hart, egal ob es sich um den Flaggschiff-Mobiltelefonmarkt oder den Mid- bis Low-End-Mobilfunkmarkt handelt, es ist schwierig, sich stetig zu entwickeln.
Angesichts dieser Situation unternehmen viele Marken jetzt verrückte Anstrengungen auf dem Weg zur Optimierung, darunter das Thermal OS-System von Xiaomi, das nie aufgehört hat, seine Anstrengungen zu unternehmen.
Die Xiaomi 14-Serie bringt nicht nur eine neue Version auf den Markt, sondern bringt auch weitere Korrekturen, um das Verbrauchererlebnis zu verbessern
Es wird berichtet, dass das Xiaomi Mi 14-Mobiltelefon jetzt das Entwicklungsversions-Update Thermal OS 1.0.23.11.17.DEV veröffentlicht hat. Die Installationspaketgröße beträgt 194 MB und es unterstützt HyperMind.
Was Sie verstehen müssen, ist, dass es sich bei dieser Version um eine Entwicklungsversion und nicht um eine offizielle Version handelt. Für Reisnudeln, die nicht gerne neue Dinge ausprobieren, wird ein Upgrade nicht besonders empfohlen.
Da das Leben der heutigen Benutzer sehr schnelllebig ist, führt das Fehlen einer hohen Stabilität zu einem enormen Druck auf den täglichen Gebrauch und die Stimmung des Benutzers.
Daher empfehle ich Ihnen, jedes Mal, wenn eine Entwicklungsversion oder offizielle Version veröffentlicht wird, eine Weile abzuwarten, um die allgemeine Reaktion zu sehen, bevor Sie sich für ein Update entscheiden
Der Umfang der Änderungen in diesem Update ist sehr groß. Die Daten zeigen die zukunftsweisende KI-Architektur und unterstützen die praktische Anwendung der fortschrittlichsten KI-Technologie im System (in internen Tests)
Der Xiaomi HyperMind der neuen Generation verfügt über ein plattformübergreifendes intelligentes Denkzentrum und unterstützt leistungsstarke Funktionen zur Bereitstellung von Edge-KI-Algorithmen. Durch vollmodale Wahrnehmungsfunktionen können Peripheriegeräte automatisch auf der Grundlage von Gewohnheiten zusammenarbeiten
Gleichzeitig verfügt es auch über eine tiefe Integration der KI-Großmodelltechnologie und Systemanwendungen. Man kann sagen, dass dieses Update hauptsächlich verrückte Anstrengungen in der KI unternimmt.Dies ist auch eine der nächsten Marktentwicklungsrichtungen. Der Grund dafür ist, dass die KI-Technologie allmählich ausgereift ist. Nur durch einen schrittweisen Einstieg können wir besser Fuß fassen.
Dann lernt es die Gewohnheiten und Vorlieben des Benutzers und stellt proaktive intelligente Dienste bereit, z. B. das automatische Verringern der TV-Lautstärke, wenn der Benutzer einen Anruf entgegennimmt, und das Wiederherstellen der Lautstärke nach dem Auflegen.
Oder vielleicht schaltet der Benutzer automatisch das Licht zu Hause ein, wenn er abends nach Hause kommt, oder schaltet automatisch das Nachtlicht ein, wenn er spät abends nach Hause kommt. Dies sind alles wichtige Details.
Wenn Verbraucher diese Funktionen erst einmal nutzen können, wird es im Hinblick auf die tägliche Nutzung wirklich praktisch sein.
Xiaomi hat zuvor auf GitHub ein großes Parametermodell im Wert von 6,4 Milliarden veröffentlicht, das sowohl im C-Eval- als auch im CMMLU-Benchmark die beste Leistung im gleichen Maßstab erzielte
Darüber hinaus wurde die neueste Version des großen KI-Modells von Xiaomi, MiLM-1.3B, erfolgreich lokal auf Mobiltelefonen ausgeführt, und einige Szenarien können mit den Ergebnissen der Ausführung eines 6-Milliarden-Parameter-Modells in der Cloud vergleichbar sein.
Solange Xiaomi-Mobiltelefonen genügend Zeit gegeben wird, wird der zukünftige Marktoptimierungspfad definitiv immer besser, was auch der Schlüssel zu einem hervorragenden Erlebnis für die Verbraucher ist.
Zum Beispiel haben die Xiaomi 13/Pro/Ultra-Serie, die Redmi K60/Pro-Serie und andere Modelle zuvor die Entwicklungsversionen ThePaper OS 1.0.23.11.8.DEV und 1.0.23.11.13.DEV veröffentlicht
Es wird erwartet, dass die Fortschritte der Xiaomi 14-Serie bald eingeholt werden, da diese Modelle sehr stark sind und ein baldmöglicher Upgrade-Vorstoß die Umsatzentwicklung der Marke weiter fördern wird.
Die Verbraucher können also wirklich geduldig warten. Zumindest in Bezug auf die Optimierung ist es immer noch die Aufmerksamkeit aller wert.
Das Letzte, was ich betonen möchte, ist, dass die Upgrade-Geschwindigkeit des Xiaomi-Betriebssystems ThePaper immer sehr hoch war. Mi-Fans, die derzeit auf Nutzungsprobleme stoßen, können es ausprobieren
Dann stellt sich die Frage: Hat jeder sein Erlebnis verbessert? Gerne können Sie auf die Diskussion antworten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKI-Technologie kommt! Xiaomi Mi 14 hat eine neue Version der Entwicklungsversion von ThePaper OS veröffentlicht. Haben Sie sie erhalten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Dieses KI-gestützte Programmiertool hat in dieser Phase der schnellen KI-Entwicklung eine große Anzahl nützlicher KI-gestützter Programmiertools zu Tage gefördert. KI-gestützte Programmiertools können die Entwicklungseffizienz verbessern, die Codequalität verbessern und Fehlerraten reduzieren. Sie sind wichtige Helfer im modernen Softwareentwicklungsprozess. Heute wird Dayao Ihnen 4 KI-gestützte Programmiertools vorstellen (und alle unterstützen die C#-Sprache). https://github.com/YSGStudyHards/DotNetGuide1.GitHubCopilotGitHubCopilot ist ein KI-Codierungsassistent, der Ihnen hilft, Code schneller und mit weniger Aufwand zu schreiben, sodass Sie sich mehr auf Problemlösung und Zusammenarbeit konzentrieren können. Git

Der Artikel von StableDiffusion3 ist endlich da! Dieses Modell wurde vor zwei Wochen veröffentlicht und verwendet die gleiche DiT-Architektur (DiffusionTransformer) wie Sora. Nach seiner Veröffentlichung sorgte es für großes Aufsehen. Im Vergleich zur Vorgängerversion wurde die Qualität der von StableDiffusion3 generierten Bilder erheblich verbessert. Es unterstützt jetzt Eingabeaufforderungen mit mehreren Themen, und der Textschreibeffekt wurde ebenfalls verbessert, und es werden keine verstümmelten Zeichen mehr angezeigt. StabilityAI wies darauf hin, dass es sich bei StableDiffusion3 um eine Reihe von Modellen mit Parametergrößen von 800 M bis 8 B handelt. Durch diesen Parameterbereich kann das Modell direkt auf vielen tragbaren Geräten ausgeführt werden, wodurch der Einsatz von KI deutlich reduziert wird

In diesem Artikel wird das Problem der genauen Erkennung von Objekten aus verschiedenen Blickwinkeln (z. B. Perspektive und Vogelperspektive) beim autonomen Fahren untersucht, insbesondere wie die Transformation von Merkmalen aus der Perspektive (PV) in den Raum aus der Vogelperspektive (BEV) effektiv ist implementiert über das Modul Visual Transformation (VT). Bestehende Methoden lassen sich grob in zwei Strategien unterteilen: 2D-zu-3D- und 3D-zu-2D-Konvertierung. 2D-zu-3D-Methoden verbessern dichte 2D-Merkmale durch die Vorhersage von Tiefenwahrscheinlichkeiten, aber die inhärente Unsicherheit von Tiefenvorhersagen, insbesondere in entfernten Regionen, kann zu Ungenauigkeiten führen. Während 3D-zu-2D-Methoden normalerweise 3D-Abfragen verwenden, um 2D-Features abzutasten und die Aufmerksamkeitsgewichte der Korrespondenz zwischen 3D- und 2D-Features über einen Transformer zu lernen, erhöht sich die Rechen- und Bereitstellungszeit.

Am 3. März 2022, weniger als einen Monat nach der Geburt von Devin, dem weltweit ersten KI-Programmierer, entwickelte das NLP-Team der Princeton University einen Open-Source-KI-Programmierer-SWE-Agenten. Es nutzt das GPT-4-Modell, um Probleme in GitHub-Repositorys automatisch zu lösen. Die Leistung des SWE-Agenten auf dem SWE-Bench-Testsatz ist ähnlich wie die von Devin, er benötigt durchschnittlich 93 Sekunden und löst 12,29 % der Probleme. Durch die Interaktion mit einem dedizierten Terminal kann der SWE-Agent Dateiinhalte öffnen und durchsuchen, die automatische Syntaxprüfung verwenden, bestimmte Zeilen bearbeiten sowie Tests schreiben und ausführen. (Hinweis: Der obige Inhalt stellt eine geringfügige Anpassung des Originalinhalts dar, die Schlüsselinformationen im Originaltext bleiben jedoch erhalten und überschreiten nicht die angegebene Wortbeschränkung.) SWE-A

Tutorial zur Entwicklung mobiler Anwendungen in der Go-Sprache Da der Markt für mobile Anwendungen weiterhin boomt, beginnen immer mehr Entwickler damit, sich mit der Verwendung der Go-Sprache für die Entwicklung mobiler Anwendungen zu befassen. Als einfache und effiziente Programmiersprache hat die Go-Sprache auch großes Potenzial für die Entwicklung mobiler Anwendungen gezeigt. In diesem Artikel wird detailliert beschrieben, wie die Go-Sprache zum Entwickeln mobiler Anwendungen verwendet wird, und es werden spezifische Codebeispiele angehängt, um den Lesern den schnellen Einstieg und die Entwicklung eigener mobiler Anwendungen zu erleichtern. 1. Vorbereitung Bevor wir beginnen, müssen wir die Entwicklungsumgebung und die Tools vorbereiten. Kopf

Die Android-Entwicklung ist eine arbeitsreiche und spannende Aufgabe, und die Auswahl einer geeigneten Linux-Distribution für die Entwicklung ist besonders wichtig. Welche der vielen Linux-Distributionen eignet sich am besten für die Android-Entwicklung? In diesem Artikel wird dieses Problem unter verschiedenen Aspekten untersucht und spezifische Codebeispiele aufgeführt. Werfen wir zunächst einen Blick auf einige derzeit beliebte Linux-Distributionen: Ubuntu, Fedora, Debian, CentOS usw. Sie alle haben ihre eigenen Vorteile und Eigenschaften.

Am 23. September wurde das Papier „DeepModelFusion:ASurvey“ von der National University of Defense Technology, JD.com und dem Beijing Institute of Technology veröffentlicht. Deep Model Fusion/Merging ist eine neue Technologie, die die Parameter oder Vorhersagen mehrerer Deep-Learning-Modelle in einem einzigen Modell kombiniert. Es kombiniert die Fähigkeiten verschiedener Modelle, um die Verzerrungen und Fehler einzelner Modelle zu kompensieren und so eine bessere Leistung zu erzielen. Die tiefe Modellfusion bei groß angelegten Deep-Learning-Modellen (wie LLM und Basismodellen) steht vor einigen Herausforderungen, darunter hohe Rechenkosten, hochdimensionaler Parameterraum, Interferenzen zwischen verschiedenen heterogenen Modellen usw. Dieser Artikel unterteilt bestehende Methoden zur Tiefenmodellfusion in vier Kategorien: (1) „Musterverbindung“, die Lösungen im Gewichtsraum über einen verlustreduzierenden Pfad verbindet, um eine bessere anfängliche Modellfusion zu erzielen

Als schnelle und effiziente Programmiersprache erfreut sich Go im Bereich der Backend-Entwicklung großer Beliebtheit. Allerdings assoziieren nur wenige Menschen die Go-Sprache mit der Front-End-Entwicklung. Tatsächlich kann die Verwendung der Go-Sprache für die Front-End-Entwicklung nicht nur die Effizienz verbessern, sondern Entwicklern auch neue Horizonte eröffnen. In diesem Artikel wird die Möglichkeit der Verwendung der Go-Sprache für die Front-End-Entwicklung untersucht und spezifische Codebeispiele bereitgestellt, um den Lesern ein besseres Verständnis dieses Bereichs zu erleichtern. In der traditionellen Frontend-Entwicklung werden häufig JavaScript, HTML und CSS zum Erstellen von Benutzeroberflächen verwendet
