小米13 Ultra在香港首日即售罄，销量过千赞叹。这款高端旗舰手机以约人民币8222元的售价登陆香港市场，与iPhone 14 Pro Max价格相差无几。小米13 Ultra的影像表现备受关注，四镜头覆盖12-120mm焦段，激活创作灵感。索尼IMX858传感器是目前唯一匹敌IMX989的存在。
小米13 Ultra搭载6.73英寸OLED国产屏，解析度达2K，色深12bit，支持120Hz LTPO自适应刷新率。屏幕明亮度高达1300nit， 创新的CPL层优化了大角度观看的色偏。横屏观看视频时影响更显著。核心配置方面，该机采用高通骁龙8 Gen2移动平台，前置3200万像素摄像头，电池容量达5000毫安时，支持90W有线闪充和50W无线闪充。
（举报）
11.11云上盛惠！海量产品 · 轻松上云！云服务器首年1.8折起，买1年送3个月！超值优惠，性能稳定，让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧！
腾讯云
12-20
小米13ultra是一款拥有16GB内存和512GB存储空间的顶级智能手机，采用白色外观设计。它搭载了强劲的Snapdragon888处理器，能够提供流畅无比的使用体验。如果你正在寻找一款高性能手机，那么不妨选择小米13ultra，享受它带来的全新体验。
博主数码闲聊站暗示，小米14Pro主摄是5000万像素，传感器尺寸是1/1.28英寸，支持可变光圈，能在f/1.4-f/4.0之间切换，进光量媲美1英寸超大底。此前在小米13Ultra上，小米就配备了可变光圈，支持f/1.4和f/4.0两挡切换，在光圈值为f/1.9时，一英寸大底会让照片的边缘虚化掉，能拍出主体突出、背景虚化的照片。该机最快会在10月底登场。
小米14系列旗舰手机将于10月底发布。在社交媒体上曝光了小米14Ultra的相关配置。也有爆料称小米14Ultra可能会支持超声波屏下指纹，进一步提升了用户的使用体验。
华为Mate60系列和苹果iPhone15系列已相继亮相，今年手机圈目前还剩最后一款重磅旗舰没发布，就是被曝将在10月底发布的小米14系列。该系列的影像机皇小米14Ultra自然是最受关注的一个，很多网友也十分关心新机发布时间。在索尼LYT900和徕卡影像系统的加持下，小米14Ultra或将成为明年的安卓影像之王，值得期待。
博主数码闲聊站暗示，小米14系列超大杯版本小米14Ultra搭载高通骁龙8Gen3移动平台，采用2K中置挖孔微四曲屏，后置环形四摄，主摄是LYT900。索尼LYT900是索尼IMX989的优化版本，拥有1/0.98英寸超大底。值得注意的是，和小米13Ultra一样，小米会先发布小米14和小米14Pro，后续再单独推出小米14Ultra，值得期待。
Intel最初计划在MeteorLake这一代产品上更换新的接口LGA1851，但因为新的Intel4工艺不够成熟，性能上不去，所以只能用于主流和轻薄笔记本高端游戏本、桌面都由13代酷睿的升级版14代酷睿来撑场面。MeteorLake-S桌面版一度曾经做出样品，但最终被砍掉。这样的产品型号不会多，也算是MeteorLake最后的倔强了，但是也不排除完全可以满足65W主流市场需求，毕竟68核心用于i5、i3系列是足够了。
小米14系列将会推出一款大杯版本的小米14Ultra，该手机将搭载高通骁龙8Gen3移动平台，配备2K中置挖孔微四曲屏和环形四摄后置相机。后置相机包括主摄和副摄等相机主摄将采用索尼LYT900传感器。
小米新机14Ultra曝光：预计配备2K居中单孔微四曲屏和圆形四摄近日，博主@数码闲聊站透露，小米即将推出一款名为14Ultra的新机，预计该机将采用2K居中单孔微四曲屏，并搭载圆形四摄。这款新机的主摄采用索尼LYT900传感器，并配备了3颗5000万像素镜头，其中“目前”有长焦微距镜头。今年6月，索尼发布了LYT900、LYT800、LYT700、LYT600、LYT500共五款传感器，规格均为5000万像素。
三星即将推出的GalaxyS24Ultra手机近日在跑分库中现身。该款手机预计搭载高通骁龙8Gen3forGalaxy处理器，并采用1322八核设计。我们还需要等待更多消息确认其真正实力如何。
苹果公司旗下新款智能手机iPhone15系列已正式上市销售，但有关iPhone16Ultra摄像头配置的传闻也纷纷传出。网传消息显示，苹果iPhone16Ultra将配备三个较小的摄像头，与苹果VisionPro设备协同工作，以提升拍摄功能。至于常规版iPhone16和iPhone16Plus，已有消息称它们都将升级为120HzProMotion显示屏，这是此前曝光的硬件升级内容。
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。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。
