一年一度的双十一来袭，各大手机平台都显得很热闹，但因为但因为参与打折优惠的机型太多，具体哪些手机值得买一时间又不那么明朗。有这方面困扰的可以看看OPPO Find X5 Pro天玑版，这次PDD双十一不到 3500 元就能入手，降了两千还多，你是否心动了呢？一体式陶瓷机身显高 级，LTPO
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一加12屏幕爆料：京东方新基材曲面屏，6.82英寸3168�1440p分辨率，支持120HzLTPO自适应刷新率。低亮度PWM调光频率为2160Hz，设计上类似居中单孔的OPPOFindX6Pro。如果价格合适的话，预计销量应该还是可观的。
9月22日iPhone15系列开卖当天，标准版和15plus就已经跌破发行价。iPhone15系列多个型号在第三方渠道的价格一直在下降。总之，华为Mate60系列的冲击，iPhone15自身的问题，手机升级力度的不足以及黄牛的推波助澜共同导致了iPhone15的跌破发行价。
近日有多个型号为CPH2499的设备出现在跑分平台Geekbench6上，据推测，这可能是即将发布OPPOFindN3折叠屏手机国际版。根据Geekbench6平台的消息，这些测试机型都搭载了骁龙8Gen2处理器，并预装着安卓13系统，配备16GB大内存。这些细节展现出OPPO对于设计细节和用户体验的注重。
OPPOFindX6系列今日开启了ColorOS14公测招募第二弹。此次公测仅限FindX6Pro和FindX6两款机型，具体招募时间分别为2023年10月16日至2023年10月17日和2023年10月16日至2023年10月19日。申请公测需要确保手机版本已经升级到基础版本，如FindX6Pro为13.1.0.142FindX6则有多个版本号可供选择。
OPPOFindN3即将于10月19日发布，今日官方公布了其旗舰级影像表现的对比样张。FindN3在高动态光照环境下展现出了卓越的光影效果，实现了高光不过曝、阴影不死黑、高光至阴影区域过渡自然的旗舰水准。10月19日14:30将正式举办新品发布会，敬请前往OPPO官网等直播平台观看。
OPPO今日宣布，OPPOA2x将在移动全球合作伙伴大会上亮相，并将在10月14日正式开售。OPPOA2x采用水滴屏设计，具有较窄的三边框和稍宽的下巴。OPPOA2x的性能非常出色，搭载了天玑6020处理器，采用了台积电7nm制程技术，CPU为2x2.2GHzCortex-A766x2.0GHzCortex-A55，GPUMali-G57MC2，支持LPDDR4X内存和UFS2.2闪存，是天玑700的改版。
OPPOFindN3在OPPO商城接受预约，预约人数已经超过10万人，新品将于10月19日登场。OPPOFindN3大幅升级了影像。这次OPPOFindN3让折叠屏一折遮三丑的时代成为过去，轻薄质感、影像效果、屏幕素质、系统交互、大屏体验，一个都不能少。
9月20日，「OPPOWatch4Pro羽毛球品鉴会」在深圳召开，OPPO穿戴产品经理朱嘉诚与羽毛球名将林丹、退役马拉松运动员辛也出席活动。朱嘉诚分享了最适合大众的全智能运动手表标准，深度解析了OPPOWatch4Pro运动体验的优势；林丹则在现场与用户进行了羽毛球趣味互动，推荐球友们通过手表的羽毛球能力五维图寻找适合自己的球风；辛也与大家分享跑姿的重要性，给大众跑者提供跑姿改善建议。感兴趣的朋友可以在各大电商平台或线下OPPO门店选购下单。
最近，关于OPPO大折叠FindN3的信息层出不穷，预计将在10月中旬发布。网络上传出了一加Open的真机碟照，不出意外的话，这将是国内版的OPPOFindN3，从照片中可以看出，手机将摒弃前代的矮胖”型设计，改用传统的直板机比例，对于手小的用户可以实现单手轻松握持。对比上代，OPPOFindN3影像有大幅升级，该机采用了索尼双层晶体管像素技术，是行业内第一款采用该技术的折叠屏机型。
OPPOFindN3Flip将在10月12日晚上7点的发布会上正式发布。这款手机已经上线了预注册页面，预注册的用户可以获取限量10%的折扣券。另外，OPPOFindN3Flip还配备了超光影三摄，除了5000万像素的IMX890传感器和4800万像素超广角镜头外新增了一颗专业人像镜头，提供47mm经典人像焦段。
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APOB是一个AI创造者工具，可以生成独特的AI形象，为用户带来无限的创作可能。它可以用于生成图片和视频，适用于各种用途，包括数字孪生、明星致敬和动漫角色动画等。APOB具有灵活性和创造力，可以根据用户的喜好进行个性化定制。
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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