近日，有消息透露，一加首款折叠屏手机将于今年三季度上市。海外博主"OnLeaks"曝光了一加折叠屏手机OnePlus V Fold的预渲染图。
从图片可以看出，这款新机与OPPO Find X6类似，采用圆形相机模块，内置三颗镜头，并且经过哈苏的调校。其中，主摄像头为5000万像素IMX890传感器，另有4800万像素IMX581超广角镜头和3200万像素潜望式摄像头。 此外，根据一加公布的信息，新款折叠屏手机将采用皮革外壳和直角中框，经典的上滑静音、居中振动、下滑响铃等三段式按键也得以保留。
这样的按键设计旨在为用户提供更加便捷的手机状态切换操作，可以在上课、开会、休息等场景下快速切换手机状态，无需点开屏幕。 参数方面，据称OnePlus V Fold将采用8英寸AMOLED内屏，2K分辨率，支持120Hz高刷新率。处理器方面，该机搭载骁龙8 Gen2处理器，并配备LPDDR5x内存以及UFS 4.0闪存。另有4805mAh电池，支持100W快充。此外，一加还将推出另一款名为“一加V Flip”的纵向折叠手机，它的折叠方式为上下折叠。预计这两款机型将会同时发布。
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vivo预计将在5月发布全新的X100s系列机型。这款新机将采用直角边框设计，与之前的曲面风格不同。
快科技4月24日消息，博主数码闲聊站暗示，一加13首次采用等深微曲屏形态，屏幕尺寸是6.8英寸，分辨率为2K。据悉，等深微曲屏的屏幕像微微浮在空中，四边四角等R弯曲，不仅没有猫耳朵，而且手感特别好，几乎零误触，实现了曲屏形态，直屏体验。它不仅在视觉上连续流畅，具备神奇的悬浮感，更兼具了直屏的视觉体验和曲面屏的手感，可以说是终结直曲之争的形态。完美的形态并不意味着技术的终结，相反，这代表着一个新的起点。我们期待更多的创新和突破，持续为用户带来更先进、更舒适的体验。据了解，传统的双曲面和四曲面屏幕的四角并不会?
三星正在研发折叠屏形态的粉丝版手机，包括横折和竖折两种形态，将命名为GalaxyZFoldFE和GalaxyZFlipFE。横折机ZFoldFE将会采用骁龙7系平台和三星自研的Exynos两种芯片。三星折叠机发布会上只会发布这两款粉丝版可折叠手机中的一款，但具体是哪一款目前还不清楚。
博主数码闲聊站表示，一加Ace3V搭载双频GPS与三频北斗，这在同档次产品中是独一无二的。有网友批评李杰：一加在营销方面做得不够好，明明双频GPS是如此重要的卖点，却非要数码闲聊站爆出来，发布会上却没有提及。一加Ace3V已经在各大平台上市发售，起售价为1999元。
vivo官方宣布，vivoXFold3系列和vivoX100系列即将升级支持5.5G网络，迎接移动通信的万兆元年。vivoXFold3系列和vivoX100系列升级至5.5G网络后，将实现最高300%的网速提升，成为蓝厂史上网速最快的旗舰手机之一。中国移动方面表示，计划年内在全国超过300个城市部署5.5G网络，建成全球最大规模的5G-A商用网络，推动5.5G网络的全面发展。
不少用户向李杰提出了意见:一加Ace3V的很多配置没有宣传，吃了不会营销的亏。作为产品负责人，他不愿意在没有实际意义的方面花费资金，也不愿意在用户看不见的地方削减配置来节省成本。搭载了骁龙7Gen3处理器，电池容量为5500毫安时，并支持100W闪充。
快科技4月10日消息，最近，网络上曝光了一组极氪MIX的内饰谍照。从这些照片来看，新车的内饰基本延续了极氪007的设计风格，包括一个弧形的仪表盘和方形的中控屏，而且中控屏可以像007一样左右旋转。方向盘的设计也与007相似，具有左右侧的按键以及方向盘下方的快捷按键。中控台的样式有所不同，中控台面更低，这将带来更好的驾驶视野。此外，前风挡倾角较大，A柱还�
vivo即将推出全新X100s系列手机，并且已经在网上曝光了其谍照。这款手机采用了直角边框设计，与之前的曲面风格不同。敬请期待我们的第一时间上手体验！
根据最新公开的信息，美国商标和专利局近期披露了一份清单，苹果公司成功获得了一项关于折叠屏幕手机的创新专利。这项专利的核心在于引入了一种新颖的弹簧层概念，旨在显著减轻折叠屏在折叠过程中所承受的压力。这一创新设计显著提高了折叠屏设备的耐用性，为用户带来了更加可靠和耐用的使用体验。
华为今日正式官宣，备受瞩目的P系列已升级并更名为Pura系列。华为又宣布了华为Pura70系列手机的问世，这款新机此前被传闻为华为P70系列。这些不同型号的推出，将满足不同消费者的多样化需求。
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。
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