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12-20
国外科技媒体发布了一篇关于谷歌Pixel8a手机的宣传海报的文章。根据文章描述，该手机将支持长达七年的安全更新。感谢网友提供的线索！
感谢网友华南吴彦祖的线索投递！根据最新曝光的信息，谷歌Pixel8a手机在加拿大的售价为128GB型号约为3736元人民币，256GB型号约为4179元人民币。虽然价格较上一代有所上涨，但谷歌Pixel8a在硬件配置和外观设计上的提升还是非常引人注目的。
谷歌计划在2023年5月14日举行的I/O开发者大会上发布其最新款手机Pixel8a。海外科技媒体AndroidHeadline分享了多张该机的高清渲染图，包括薄荷绿、陶瓷白、曜石黑和海岸蓝四种颜色。尽管这些细节还没有得到官方确认，但我们可以期待在即将召开的发布会上了解更多关于该机的具体信息。
最近，谷歌因为硬件限制”问题，禁止在Pixel8手机上运行其最新的人工智能模型GeminiNano。据谷歌设备和服务软件副总裁SeangChau解释，GeminiNano的一些AI模型需要常驻内存以随时调用。谷歌的GeminiNano最初定位为在移动设备上本地运行的端侧大模型，但纯端侧大模型也存在一些不可忽视的劣势，除了算力有限外会占据手机等设备的内存。
谷歌将在今年推出至少三款新Pixel系智能手机，包括Pixel9、Pixel9Pro和Pixel9ProXL。海外的爆料人曝光了谷歌Pixel9Pro的真机照片，让我们可以一睹这款新手机的外观设计。在外观设计、硬件配置等方面进行优化和升级后，这些新手机也将成为市场上的热门选择。
谷歌Pixel9Pro手机的真机照片在网络上流传。这款手机的尺寸与iPhone15Pro相似，并且配备了潜望式长焦镜头、TensorG4芯片组和16GB内存。由于目前还没有关于其定价和发布时间的确切信息，我们只能等待官方进一步公布。
谷歌Pixel8a中端手机获得了蓝牙SIG认证，同时有四个不同型号：G8HNN、GKV4X、G6GPR和G576D。这意味着该款手机已经进入到了实锤阶段，并且有望在即将召开的GoogleI/O2024开发者大会上正式推出。随着谷歌I/O大会的临近，相信我们很快就能知道这款手机的具体细节情况了。
谷歌将在今年推出Pixel8a这款新机型。虽然具体发布日期尚未公布，但现在已经有很多关于Pixel8a的信息泄露出来。以上就是对于今年即将发布的谷歌Pixel8a手机的最新信息介绍。
谷歌即将发布新一代智能手机Pixel8a。这款设备已经在各种传闻和报道中频繁露面，最新的消息进一步证实了其即将发布的事实。这次发布的新品可能会带来诸多惊喜和升级，让我们拭目以待！
苹果公司宣布将于5月7日晚上10点举办一场特别活动，主题为“放飞吧”，预计将推出新款iPad和配件。苹果通常是在3月底或4月初举办春季特别活动，今年宣布在5月进行，相比以往稍显延后，但也给粉丝带来了更多期待。根据公开爆料，新款iPadPro将首次采用OLED面板iPadAir将首次提供12.9英寸屏幕的选项。
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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