红米12智能手机，这款手机已经出现在imei数据库和fcc网站上，预计将很快在全球市场推出。这将是一款预装miui 14的廉价机型，5000 mah电池，支持33 w快速充电。
红米12的全部规格尚未透露，但红米12 c，这是早些时候发布的，有以下规格：
红米12预计将是一款价格实惠的智能手机，具有体面的规格，使其成为精打细算的消费者的一个有吸引力的选择。小米的红米系列因其价格实惠和良好的性能而广受欢迎，红米12预计将延续这一趋势。这款手机的大电池和快速充电支持对于需要手机持续一整天的用户来说也是很有吸引力的功能。
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全球市场份额超过1%的智能手机制造商有15家，其中12家是来自中国的手机品牌。这些手机品牌包括华为、小米、OPPO、vivo、荣耀、真我、联想-摩托罗拉、TECNO、itel和Infinix。中国品牌的崛起加速了小型智能手机品牌的消失。
9月21日，蔚来创新科技日上，蔚来正式发布了其首款智能手机——NIOPhone。这款手机的售价超过了6000元人民币，引起了不少网友的争论。该机型在跑分方面取得了总分1360974分、CPU成绩355091分、GPU成绩434891分、MEM成绩304072分、UX成绩266920分的好成绩，性能非常出色。
蔚来汽车在今天上午的创新科技日上正式发布了其首款智能手机产品NIOPhone。这是汽车制造商首次打造出自己的手机产品蔚来之所以决定这样做，是因为他们认为用户需要一款与汽车无缝衔接的手机，以提升用户体验。这款手机在发布会上吸引了大量关注，引发了公众对于蔚来汽车在手机市场的发展前景的热议。
供应链的最新市调数据显示，W36，荣耀排名中国智能手机市场第一，份额达到了17.2%。在这份榜单中，华为以17%的销量市占率夺得中国智能手机市场第二宝座，比排名第一的荣耀仅落后0.2%。
蔚来首款智能手机将于今日上午发布。在今日召开的NIOIN2023蔚来创新科技日活动中，这款手机将正式亮相。据工信部政务服务平台的信息，这款手机已经获得了工信部的进网许可证，其设备名称为5G数字移动电话机，产地为湖南湘潭市，型号为N2301，申请单位为蔚来移动科技有限公司。
全球智能手机市场继续低迷，大家换新没有动力，这也导致整体出货量下滑。调研公司CounterpointResearch的最新数据，今年第三季度全球智能手机销量同比下滑8%，创下十年来该季度最差表现。有着非洲王之称的传音继续扩张，同时也受益于中东和非洲市场的复苏。
9月21日，NIOIN2023蔚来创新科技集会正式召开。在此次会议上，蔚来正式发布了旗下首款智能手机蔚来NIOPhone，引起了广大市民的热烈关注。蔚来还发布了其首款自研芯片，这颗芯片被誉为业界首颗自研激光雷达主控芯片，中文名为\“杨戬\”。
据市场机构发布的最新数据显示，苹果公司旗下的iPhone15系列产品全面开售后，其在中国智能手机市场中占据了第一的位置华为则位列第二。这一变化发生在北京时间9月17日。除了苹果之外，只有华为实现了市场份额的增长vivo和OPPO的市场份额基本保持不变。
华为手机真的是越来越好了，至少Mate60也助推了一大波。供应链的权威市调机构数据显示，W36，华为以17%的销量市占率夺得中国智能手机市场第二宝座。之前有分析师就曾表示，看好华为在国内高端机市场的回归，Mate50系列销量在500万左右，预计Mate60系列能超过600万部。
佰维存储副总经理、嵌入式事业部总经理刘阳表示:“随着5G通信、大数据、AIoT的加速普及，游戏、多摄像头支持、AR/VR和高分辨率显示等数据密集型5G工作负载要求手机在短时间内能够处理日益增长的海量数据。佰维存储依托自身的存储解决方案研发、先进封测等优势，推出了基于LPDDR5和LPDDR4X的uMCP集成式存储芯片，产品兼顾高性能、大容量、小尺寸等特点，能够满足手机不断增长的性能和容量等需求。佰维除了推出基于LPDDR5/LPDDR4X的uMCP以及提供eMCP等集成式存储方案外，亦可提供eMMC5.1、UFS2.2/3.1、LPDDR4x/5等分离式存储方案，充分满足智能终端设备的存储需求。
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。
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