小米12和小米12Pro有哪些区别 两款手机参数性能对比

  关注的人比较多，这两款手机有哪些不同，具体的配置参数有啥不一样的区别呢，我们来一起对比了解。

  1、尺寸重量：小米12的尺寸为长度：152.7mm、宽度：69.9mm、厚度：8.16mm（玻璃板）/ 8.66mm（素皮版）、重量：180g（玻璃版） /179g（素皮版）；小米12Pro的尺寸为长度：163.6mm、宽度：74.6mm、厚度：8.16mm（玻璃版）｜8.66mm（PU版）、重量：205g（玻璃版）｜204g（PU版）

  3、摄像头参数：小米12后置三摄，三颗摄像头分别是5000 万像素超清主摄SONY IMX766，1/1.56″ 大底、1.0μm 单颗像素、2.0μm 融合大像素、全像素全向对焦、f/1.88、等效24mm 焦距、OIS 光学防抖、6P镜头，500 万微距镜头、等效50mm 焦距、3-7cm 自动对焦，1300 万超广角镜头、123° FOV、等效12mm 焦距、f/2.4、5P镜头

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  小米针对小米12手机用户正式对外发布了澎湃OS开发版更新，版本号为1.0.23.12.4.DEV，更新包大小达到了5.3GB。这次更新将为小米12带来一系列新功能和新特性，这中间还包括底层重构以更好地发挥硬件性能、关键任务识别染色技术以实现更强的性能和更低的功耗、XiaomiHyperConnect跨端互联框架以实现设备的高效连接和极致协同、全新融合设备中心以在控制中心查看并操控周围设备，以及全新安全隐私架构和面向全球化的生命感美学等一系列新功能。根据官方公布的升级计划，本月除了小米12外有小米12S/SPro/Ultra/Pro/Pro天玑版、RedmiK50/至尊版/电竞版/Pro，以及小米Pad5Pro12.4等机型将在本月推送澎湃OS开发版。

  据小米社区官微消息，5款机型将于12月7日起开始陆续推送澎湃OS正式版系统，它们分别是小米13、小米13Pro、RedmiK60Pro、RedmiK60、小米平板6Max14。除了正式版，开发版澎湃OS也在陆续适配中，本月将会为RedmiK50系列、小米12系列等一批老机型推送澎湃OS开发版。小米澎湃OS融合了Linux原生内核和自研的Vela内核，重建内核基础模块，对四大子系统进行了重构，使得基础体验焕然一新，这是一款以人为中心的人车家全生态操作系统。

  博主数码闲聊站暗示，小米15、小米15Pro已经开案立项，其中小米15Pro有一定的概率会配备潜望长焦镜头，目前小米团队正在评估中。在小米14Pro上，小米为其配备了75mm浮动长焦，没有潜望长焦，据了解，75mm浮动长焦参考专业相机镜头结构，采用独特浮动对焦镜组设计，镜头分为两组，可内部移动，使得对焦范围从10cm远至无穷，能拍远，能拍近。在骁龙8Gen4上，高通将会为其配备NuviaPhoenix性能核心和NuviaPhoenixM核心，这在某种程度上预示着骁龙8Gen4放弃了Arm公版架构方案，它的CPU核心迎来史无前例的一次重大变化，值得期待。

  上周魅族发起了行业首届2023手机百花奖评选活动，共有21个品牌参与角逐，争夺12个奖项。包括：华为、小米，魅族、苹果、三星、荣耀、OPPO、vivo、红米，一加、iQOO、realme、红魔、努比亚、索尼、摩托罗拉、黑鲨、锤子、Nothing、ROG、蔚来。整个评选已经全部完成，魅族官方已经公布了各奖项得主，总的来看华为、小米、魅族是最大赢家。

  VideoDrafter 是一个内容一致的多场景视频生成框架。它利用大型语言模型（LLM）将输入提示转换为包含多场景脚本的综合脚本，脚本包括描述事件、前景 / 背景实体以及相机运动的提示。VideoDrafter 识别脚本中的共同实体，并要求 LLM 对每个实体进行详细描述。然后，将每个实体的描述输入到文本到图像模型中，以生成每个实体的参考图像。最后，通过考虑参考图像、事件描述和相机运动，通过扩散过程生成多场景视频，扩散模型将参考图像作为条件和对齐做处理，以增强多场景视频的内容一致性。

  问财大模型是问财推出的人工智能聊天机器人产品。它具有强大的自然语言理解和生成能力,可以与用户进行流畅的闲聊交流,也可针对用户的问题给出专业的投资建议。大模型拥有丰富的投资知识库,通过深度学习算法持续优化,能够解析复杂的投资问题,进行诊股、选股、组合操作等分析,帮助投资者提高投资收益。大模型还具备创作能力,可按照每个用户需求,自动生成高质量的投资文章、报告等内容。该产品目前尚处内测阶段,用户要通过申请或联系大V获取体验资格。它的目标用户群体是对投资感兴趣的个人投资者。

  DocLLM是一个提供多模态文档理解模型的平台，旨在处理企业文档中的文本和空间布局，并提供优于现有大型语言模型的性能。其模型采用轻量级扩展，避免昂贵的图像编码器，专注于边界框信息以纳入空间布局结构。通过分解经典Transformer中的注意机制，捕获文本和空间模态之间的交叉对齐。此外，设计了一个预训练目标，学习填充文本段落，以解决视觉文档中经常遇到的不规则布局和异质内容。该解决方案在14个任务的16个数据集中优于现有大型语言模型，并且对5个以前未见数据集拥有非常良好的泛化能力。

  LLM Maybe LongLM是一个面向开发者和研究人员的人工智能平台，提供各种模型、数据集和解决方案。其中，LLM Maybe LongLM是针对大语言模型长上下文处理的研究成果，通过自我扩展实现了对长上下文的解决能力。该方法无需训练，只需对原始模型进行少量代码修改即可扩展上下文窗口，为处理长文本提供了有效的解决方案。

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