快科技9月18日消息，博主数码闲聊站爆料，vivo X100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5G Soc。
据悉，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。所谓全大核，就是直接拿掉了小核，以超大核 大核方案来设计旗舰芯片架构，明眼人一看就知道联发科这次是奔着性能天花板去的。
这次天玑9300塞进了4颗Cortex-X4超大核心，根据Arm公布的信息，基于Armv9的Cortex-X4超大核再次突破了智能手机的性能极限，相比X3，Cortex-X4性能提升15%，功耗降低40%。
不难预测，在全大核CPU架构的天玑9300旗舰芯片的加持下，vivo X100系列将拥有更强悍的性能，它将对标搭载A17 Pro的iPhone 15 Pro Max。
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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。
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。
快科技9月17日，博主数码闲聊站透露，联发科将在今年Q4推出天玑9300移动平台，这颗芯片由4颗超大核Cortex-X4和4颗大核Cortex-A720组成，有可能会追赶上苹果A17Pro，目前A17ProGeekbench6单核跑分接近3000分，多核跑分超过了7700分。目前旗舰手机芯片的CPU通常由8核组成，一般包括超大核、大核、小核。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，值得期待。
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。
博主数码闲聊站暗示，高通骁龙8Gen3旗舰会在10月份发布联发科天玑9300旗舰将在11月份亮相。结合此前披露的信息，首款搭载联发科天玑9300移动平台的旗舰是vivoX100系列。这一设计有望在性能上挑战苹果芯片，与已经发布的A17Pro正面对决。
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。
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。
继影像得分后，评测机构DXOMARK今日又公布了iPhone15ProMax的屏幕得分，以149分在DXOMARK屏幕排行榜并列第四。让人意外的是，经过DXO一番测试，结果iPhone15ProMax屏幕成绩竟与iPhone14ProMax是同分，149分原地踏步，坐实了挤牙膏”。iPhone15ProMax采用6.7英寸超视网膜XDR显示屏，2796*1290分辨率，460ppi，支持ProMotion自适应刷新率技术，不支持高频PWM调光。
真我在社交平台上发布了一张海报，暗示其下一代新品将配备潜望长焦镜头。真我下一代新品将采用三摄方案，其中一为矩形镜头，这颗镜头为潜望式长焦。新品有可能会在年底或明年年初发布。
iPhone15ProMax在影像方面表现出色，根据DXOMARK最新的评估结果，该款手机以总分154分位居全球影像排行榜第二，超过了OPPOFindX6Pro、荣耀Magic5Pro等机型。iPhone15ProMax仍未能超越华为P60Pro，后者以2分的优势稳居DXOMARK手机拍照榜第一。iPhone15ProMax在不同变焦范围内的影像表现不稳定，同时在低光环境下拍摄的照片颗粒感较为明显，有时还会出现耀斑、鬼影和混叠的情况。
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。
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