8月10日，三星将正式发布Galaxy Z Fold 4和Galaxy Z Flip 4折叠屏手机。目前这两款手机的信息已经被曝光的差不多了。近日，国外爆料者Ahmed Qwaider给出了一些我们还不知道的信息。
据他爆料，三星Galaxy Z Fold 4将采用更坚固的康宁大猩猩Victus+玻璃，覆盖显示屏和后面板。同时他也确定了Galaxy Z Fold 4的充电规格依旧是25W，4270mAh电池。三星也将调整充电曲线，目标相比上一代提升50%。
硬件性能方面，搭载骁龙8+ Gen 1芯片的CPU提升15%，GPU提升59%，NPU提升68%。屏幕刷新率为120Hz，最高1000nits亮度。
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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。
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。
三星公司即将推出的GalaxyZFold6手机的电池容量没有发生变化，仍然为4400mAh，并且支持25W的充电速度。之前发布的GalaxyZFold5/Fold4/Fold3手机也都配备了相同容量的电池GalaxyZFold2则使用了更大的4500mAh电池，但其充电速度仍保持着非常保守的25W。用户可以通过以AXD3/4结尾的版本进行验证。
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。
所有迹象都表明，未来的苹果设备将从今年下半年开始大量利用生成式人工智能技术。尽管具体应用方式还不太确定，但业内已有诸多迹象表明，这家库比蒂诺科技巨头正在积极布局这一领域。本地AI处理能力的大幅提升，将为其设备带来全新的应用场景和体验。
苹果iPhone14Pro系列的摄像头分辨率将从之前的1200万像素提升至4800万像素。这次升级仅限于主摄镜头，超广角镜头仍然保持1200万像素不变。另外值得一提的是，在VisionPro上还以3D形式展示了空间视频带来的震撼视觉效果。
Meta公司最新发布了LayerSkip，这是一款端到端的解决方案，专门设计用于提升大型语言模型的推理速度。这一技术在不同规模的Llama模型上经过了广泛的训练实验，并在多个任务上展现了显著的性能提升。未来展望:随着LayerSkip技术的不断完善和应用，预计将为大语言模型的部署和使用带来更多可能性，特别是在需要快速处理大量语言数据的场合。
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。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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