中关村在线消息：预计将8月10日正式发布的三星Galaxy Z Flip 4上个月亮相Geekbench，搭载了骁龙8+ SoC、Android 12和8GB RAM。现在，将与Flip4一起发布的Galaxy Z Fold 4也已现身Geekbench，关键配置确认。
Geekbench信息显示，三星Galaxy Z Fold 4的型号为SM-F936U，该机运行安卓12系统，搭载骁龙8+芯片和12GB内存。考虑到Galaxy Z Fold3仅有12GB内存版本，Galaxy Z Fold4可能仅有12GB内存版本。
虽然内存容量可能保持不变，但根据此前的爆料信息，三星Galaxy Z Fold 4的最大存储空间将从Fold3的512GB增加到1TB。同时Fold 4也将比Fold 3更轻，并且配备了与Fold 3相同的4400毫安时电池。还有信息显示，Fold 4将在Fold 3的基础上对屏幕折痕进行优化。
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三星即将推出的GalaxyZFold6引起了众多科技爱好者的关注。海外博主公开了三星GalaxyZFold6原型机的图片，该设备与去年发布的ZFold5类似，并对重量进行了进一步优化。这款新型号智能手机备受期待，我们将会持续关注并及时报道相关消息。
三星今年的横向折叠机GalaxyZFold6即将到来，引发了众多科技爱好者和行业内部人士的关注。有海外博主曝出了三星GalaxyZFold6原型的图片，类似于去年的ZFold5，并且在重量上进一步优化。预计三星GalaxyZFold6将会在今年夏季正式发布，敬请期待。
为了进一步推动AI技术的广泛应用，加速AI功能、体验在用户日常生活中的普及进程，三星于3月28日开始在国内推送SamsungOneUI6.1更新。此次更新后，三星旗下高端折叠屏旗舰GalaxyZFold5将支持前沿的GalaxyAI功能，为用户在交流、搜索，以及办公创作等方面提供更智能的AI体验。此次SamsungOneUI6.1的到来，将进一步巩固三星在AI手机领域的领先地位，并为用户提供更加丰富、多样化的智�
三星GalaxyZFlip6手机近日在GeekBench跑分库中现身，型号为SM-F741U，共有17条Vulkan跑分记录，其中最高分为15084分。根据跑分库显示的信息，该手机搭载代号为pineapple的处理器，采用1223组合设计，并配备Adreno750GPU，可以确认为高通骁龙8Gen3处理器。GalaxyZFlip6具有8GB和12GBRAM版本，但并非所有地区都会获得具有12GBRAM版本存储空间依旧为256GB和512GB。
在AI时代，智能助手已经成为我们日常生活、工作乃至学习中不可或缺的一部分，为我们提供了极大的便利和效率，使得我们的日常生活变得更加轻松和高效。特别是对于商务人士和创意工作者来说，他们一直在期待一款高效、智能且功能全面的AI手机。随着AI技术的不断发展与应用场景的不断拓展，相信三星将带来更多具有创新性的产品与服务。
三星正在开发两款备受期待的粉丝版机型——GalaxyZFoldFE和FlipFE。虽然具体参数信息尚未公布，但据了解，这两款手机搭载了高通骁龙7sGen2处理器，并可能会在部分市场上采用三星自家Exynos2xxx芯片。此前有报道指出，三星FoldFE机型出货量将仅有20-30万台，价格预计为800美元。
三星GalaxyZFlip5迎来了SamsungOneUI6.1更新，用户翘首以盼的GalaxyAI正式加入，让这款本就拥有优异体验的产品再上一个台阶。可能还有很多人不太熟悉GalaxyAI带给三星GalaxyZFlip5的一系列创新功能，下面就让我们来具体了解一下它们是如何给用户的生活方式带来改变的。GalaxyZFlip5正在热销中，前往三星商城选购的消费者还能享受限时优惠1500元等超多福利，想要体验AI给生活带来的全新可能，不妨赶快下单吧。
为了让GalaxyAI的卓越体验惠及更多用户，三星于3月28日在国内开始推送SamsungOneUI6.1更新。在本次系统升级后，备受消费者青睐的折叠屏旗舰三星GalaxyZFlip5将支持GalaxyAI，用户可通过GalaxyAI的前沿科技体验，解锁品质生活的更多可能。如果你想要第一时间感受GalaxyAI，及时更新SamsungOneUI6.1，即可轻松享受AI手机带来的前沿体验。
按照三星产品发布惯例，三星粉丝版将会在每年的下半年发布，尽管距离发布会还有一段时间，但已有迹象显示三星正在为旗舰GalaxyS24系列的粉丝版做准备。三星已经开始构建GalaxyS24FE的供应链，截至目前，三星已经选定了显示驱动集成电路的供应商，即韩国公司Anapass。随着产品发布的临近，我们可以期待三星在粉丝版设备上的更多创新和优化。
马上就要迎来为期三天的清明小长假，相信不少人也早早做好了规划。在这初春时节，大家出门赏春踏青，面对樱花盛开、山桃花绽放的唯美画卷，势必需要一款影像实力优越的手机，记录万物复苏的繁荣景象。如果你也想记录春色，留住与家人的美好，那抓紧时间来三星商城吧，选购一部热门三星Galaxy手机，带着它与家人共享美好生活。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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。
