据博主 @数码闲聊站 今日爆料,vivo 新旗舰手机将全系支持防尘防水,Pro 和Pro 机型达到 IP68 标准,此外还标配外围立体声听筒双扬、X 轴马达、红外遥控、50W 无线充等。虽然该博主并没有透露新机的具体型号,但按照 vivo 的产品节奏,预计为 vivo X100 系列。 vivo 上一代旗舰机型 X90 系列发布于去年 11 月,其中标准版机型配备 6.78 英寸全面屏,搭载联发科天玑 9200 处理器,后置 5000 万像素 IMX866 主摄、1200 万超广角镜头和 1200 万专业人像镜头,电池为 4810 毫安时,支持 120W 有线闪充,支持防尘防水 (IT之家注:IP64 级)。 vivo X90 的售价区间在 3699 元~4999 元,大家可以作为下一代 vivo 旗舰手机的参考。
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博主数码闲聊站暗示，vivoX100系列测试了卫星通信技术，这将是行业首款支持卫星通信的天玑旗舰。此前在7月份，vivo展示过卫星通信样机，该样机基于X90Pro打造，采用的是紫光展锐方案，搭载紫光展锐首颗卫星通信SoC芯片V8821。这套方案将会在vivoX100系列上正式商用，届时vivoX100系列是行业第一款在天玑平台上做到卫星通信的大众旗舰手机。
感谢IT之家网友、软媒新友1933769、软媒新友2064893、软媒用户1711756和华科学霸的线索投递。vivo一款机型已在工信部完成入网，型号为V2309A。数码闲聊站进一步爆料称，vivo将在年底以前发布最新的影像旗舰vivoX100Pro，并预计vivoX100Pro将在明年发布。
vivoX100Pro已经获得入网许可，并有望在年底发布。这款手机将是vivoX系列中影像配置最强大的机型之一。
按照以往的惯例来看，vivo将会在今年年底发布旗舰手机的迭代产品X100系列。据vivo品牌副总裁贾净东透露，亚运之后X100系列就越来越近了。还在安卓机中还首次将暗光潜望长焦与超长焦微距结合。
目前vivoX100Pro已获得入网许可，有望在年底发布。知名数码博主数码闲聊站”曝出了关于vivoX100Pro的部分影像配置信息。按照vivo发布新机的惯例，X100系列有望在12月与我们见面，敬请期待。
按照vivo手机以往的发布惯例，X100系列将会在下月与我们见面。vivoX90系列首发了联发科天玑9200芯片，并独占了近4个月的时间，结合出色的系统调教，让我们真正见识到了天玑芯片的强悍性能已不输于骁龙。这两款首发首发天玑9300的vivoX100系列值得期待。
vivoX100Pro获得入网许可，型号为V2309A，该机首发搭载联发科天玑9300移动平台。联发科天玑9300基于台积电N4P工艺制程打造，首次采用全大核架构设计。拥有4颗超大核心的天玑9300将会是苹果A17Pro强有力的竞争对手，首发搭载天玑9300的vivoX100Pro将于11月份亮相。
博主数码闲聊站爆料，vivoX100系列将会在11月份亮相，该机首发搭载联发科天玑9300移动平台，这将是联发科最强悍的5GSoc。联发科天玑9300基于台积电N4P工艺制程打造，首次采用全大核架构设计。在全大核CPU架构的天玑9300旗舰芯片的加持下，vivoX100系列将拥有更强悍的性能，它将对标搭载A17Pro的iPhone15ProMax。
近日，外媒曝光了一份英伟达全新GPU路线图，史上最强B100技术细节全流出，其中最神秘的X100，据悉将在2025年上市。英伟达的AI硬件霸主，当得太久了!现在，各大科技公司都在虎视眈眈，等着一举颠覆它的霸主之位。虽然英伟达的OCS和CPO还只是研究部门的两套PPT，但分析人士认为，CPO会在2025至2026年内离产品化更进一步。
感谢网友提供有关OPPOFindN3折叠屏手机的消息。据博主@数码闲聊站爆料，OPPOFindN3使用了芯片来保护系统，其硬件搭载了国密二级安全认证的独立安全芯片，并且进行了定位调整。后置摄像头由4800万像素4800万像素6400万像素组成，内置4805mAh电池，支持100W快速充电。
Suno API是一个开源项目，允许用户设置自己的Suno AI音乐服务API。它实现了app.suno.ai的创建API，兼容OpenAI的API格式，支持自定义模式，一键部署到Vercel，并且拥有开放源代码许可证，允许自由集成和修改。
x-crawl 是一款基于 Node.js 的 AI 辅助爬虫库，它通过强大的 AI 辅助功能，使得爬虫工作变得更加高效、智能和便捷。它支持对动态页面、静态页面、接口数据以及文件数据的爬取，同时提供了自动化操作、键盘输入、事件操作等控制页面的能力。此外，它还具备设备指纹、异步同步、间隔爬取、失败重试、轮换代理、优先队列和记录爬取等功能，以适应不同的爬取需求。x-crawl 拥有类型，通过泛型实现完整的类型，基于 MIT 许可发布，适合需要进行数据爬取的开发者和企业。
MetaCLIP是一个开源的机器学习模型，用于图像和文本的联合表示学习。它通过一个简单算法对CLIP数据进行筛选，不依赖于先前模型的过滤，从而提高了数据的质量和透明度。MetaCLIP的主要贡献包括无过滤的数据筛选、透明的训练数据分布、可扩展的算法和标准化的CLIP训练设置。该模型强调数据质量的重要性，并提供预训练模型，以支持研究人员和开发者进行控制实验和公平比较。
AI Town是一个基于MIT许可的可部署启动套件，用于构建和定制您自己的AI城镇版本。这个项目受到了研究论文'Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior'的启发，旨在提供一个强大的基础平台，旨在被扩展。后端原生支持共享全局状态、事务和模拟引擎，适用于从简单的项目到可扩展的多人游戏。
Vanna是一个使用Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源Python框架，用于SQL生成和相关功能。它通过训练RAG模型，将自然语言问题转换为SQL查询，从而允许用户以提问的形式与数据库进行交互。Vanna的主要优点包括高准确度、安全性、私有性、自学习能力，并且支持任何SQL数据库。
fal.ai 是一款面向开发者的生成媒体平台，提供了业界最快的推理引擎，可以让您以更低的成本运行扩散模型，创造出全新的用户体验。它拥有实时、无缝的 WebSocket 推理基础设施，为开发者带来了卓越的使用体验。fal.ai 的定价方案根据实际使用情况灵活调整，确保您只为消耗的计算资源付费，实现了最佳的可扩展性和经济性。
Chat With Llama 3 是一个开源的聊天机器人，由Meta AI开发。它能够进行多种智能对话，包括解释复杂概念、创作诗歌、编写代码、解决逻辑谜题，甚至帮助用户给宠物起名。这个聊天机器人的主要优点在于它的多功能性和开源性，使其可以被广泛地应用于各种场景，并且可以根据需要进行定制和改进。
AI图片生成与搜索是一个在线平台，利用先进的人工智能技术，允许用户快速生成或搜索各种风格的AI图片。该技术的重要性在于它能够极大提高设计和创意工作的效率，同时降低成本。产品的主要优点包括丰富的图片资源、高效的生成速度、以及用户友好的界面。产品背景信息显示，这是一个面向广大创意工作者和设计师的工具，旨在帮助他们快速实现创意构想。目前，该产品提供免费试用，但具体价格和定位信息未在页面中提供。
OpenPerplex是一个提供广泛知识资源的在线平台，它通过整合多种信息源，为用户提供了一个便捷的知识获取渠道。该产品以其丰富的信息量、高效的检索能力和友好的用户界面而受到用户的青睐。它不仅适用于个人学习，也适合专业人士进行深入研究。
JavaVision是一个基于Java开发的全能视觉智能识别项目，它不仅实现了PaddleOCR-V4、YoloV8物体识别、人脸识别、以图搜图等核心功能，还可以轻松扩展到其他领域，如语音识别、动物识别、安防检查等。项目特点包括使用SpringBoot框架、多功能性、高性能、可靠稳定、易于集成和灵活可拓展。JavaVision旨在为Java开发者提供一个全面的视觉智能识别解决方案，让他们能够以熟悉且喜爱的编程语言构建出先进、可靠且易于集成的AI应用。
AI-Powered Background Removal（AI驱动的背景移除）是一款基于AI技术的在线工具，它能够快速且高效地从用户上传的图片中移除背景。该工具的主要优点在于其隐私保护和本地执行能力，即图片处理在用户设备上完成，无需上传至互联网，保证了数据的安全性和处理速度。此外，作为一款开源且完全免费的工具，它极大地释放了用户的创造力，无需担心成本问题。
SearchForJohn是一个在线搜索工具，旨在帮助用户快速找到所需的信息。它以简洁的界面和高效的搜索算法为特点，为用户提供了一个便捷的信息检索平台。该产品的主要优点包括快速响应、准确的搜索结果和用户友好的界面设计。SearchForJohn的背景信息显示，它是由一群对搜索技术充满热情的开发者创建的，旨在解决用户在信息过载时代中寻找特定信息的难题。目前，该产品提供免费试用，但具体价格和定位信息未在页面上明确展示。
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TinderProfile.ai是一个使用AI技术分析用户自拍和照片，生成一组高质量、专业外观的图片，以确保在约会档案上留下良好的第一印象，增加用户获得更多匹配的机会。
OpenBioLLM-70B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型，专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调，能够理解和生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中展示了超越其他类似规模开源生物医学语言模型的优越性能，并且在与更大的专有和开源模型如GPT-4、Gemini、Medtron-70B、Med-PaLM-1和Med-PaLM-2的比较中也展现了更好的结果。
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