魅族21/21 Pro手机现身IMEI数据库，共5个型号 据报道，魅族21/21 Pro手机已经现身IMEI数据库，共有5个不同型号。其中，魅族21的标准版型号为M461Q，这个型号已经在工信部认证通过。另外，还有两款型号分别为M461H和M461S。 魅族21 Pro的型号则是M481Q，还有M481S型号将提供。目前还不清楚M461H、M461S、M481S型号将以何种形式呈现，猜测可能是海外版本。根据博主@数码闲聊站的爆料，魅族21系列的主要升级点为核心配置，外观变化并不是特别大。 此外，该博主还透露，魅族新旗舰手机的直屏版本将会采用超窄边框设计，配备居中单孔屏幕，后置三摄将继续采用竖向排列。主摄则采用5000万像素大底主摄，标准版采用直立中长焦镜头，而Pro版本的长焦镜头设置尚未确定是采用直立中长焦镜头还是潜望式长焦镜头。
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魅族有5款新机现身GSMAIMEI数据库中，代表了魅族21和魅族21Pro两款型号，分别为M481Q、M481S、M461Q、M461H、M461S。在这5款机型中，已知三款机型为国行系列，剩余两款目前尚不清楚是否为其他型号或者是海外版本。魅族21系列预计将会在今年年底或明年年初与我们见面，敬请期待。
vivo即将推出新款可折叠智能手机vivoXFold3Pro这款手机已经在GSMAIMEI数据库中现身。据GSMAIMEI数据库的信息，vivo的新款折叠屏手机可能会非常令人兴奋。这款手机后置5000万像素的VCS仿生光谱大底主摄，内置等效4800毫安容量的电池，支持120W快速充电和50W无线充电，售价8999元起。
vivo于10月8日在全球移动设备统计数据中出现了vivoXFold3Pro的记录，型号为V2337A。vivoX100Pro将在春节后发布这款vivoXFold3Pro的国行版本也预计将在同时间段内上市。vivoXFold2搭载了高通骁龙8Gen2SPU移动处理平台，辅以LPDDR5X内存和UFS4.0闪存，并配备了自研的V2影像芯片，性能强劲；内置4800mAh电池并支持120W有线快充。
今晚荣耀VPurse折叠屏新机正式登场，时尚的钱包”外观十分吸睛。除了精致外表，荣耀VPurse折叠屏在重量上碾压直板机。新机采用高端腕表工艺，蝶翼铰链厚度薄至2.98mm，自研游丝结构收缩强度提升400%，搭配1800MPa强度的自研盾构钢，极致轻薄亦极致可靠，斩获瑞士SGS折叠屏双五星认证。
博主@数码闲聊站爆料了魅族21系列手机的新信息。魅族21系列目前在国行版备案有M461Q/M481Q两款机型，其中新机的超窄直屏将进行换代升级，首批搭载骁龙8Gen3处理器。魅族21系列手机的具体发布时间尚未确定，预计将于今年年底或明年初与大家见面。
魅族公司于10月4日最新曝光了5款新机型号，包括魅族21和魅族21Pro两款。其中3款为国行系列，2款尚未确认其是否为海外版本或其他型号。魅族21系列有望在今年年底或明年年初正式发布，让我们拭目以待。
凤凰网科技讯9月28日，OpenAI称，ChatGPT不再局限于2021年之前的数据；ChatGPT现在可以浏览互联网。自去年11月上线以来，ChatGPT用户一直要求以各种形式让这个大语言模型接入更多数据，3月24日，OpenAI宣布部分解除了ChatGPT无法联网的限制。5月，OpenAI宣布发向所有ChatGPTPlus用户开放联网功能和众多插件，当时ChatGPT相关插件已超过70个。
9月21日晚，Redmi在新品发布会上推出了一款全新的RedmiNote13ProAAPE潮流限定版手机。该款手机采用迷彩风格设计，后盖采用立体浮雕logo，售价为2199元。该款手机已经开启预售，将于9月26日10点正式首卖。
虽然谷歌新机发布会在10月4日举行，但在发售前，Pixel8Pro的跑分成绩就现身GeekBench6网站。Pixel8Pro搭载的芯片单核成绩为1760，多核得分为4442。谷歌Pixel8Pro可能会与上代保持一致，为899元，进一步的更多信息，则需要等到发布会后才能披露了。
Redmi官方发布预告，其全新的RedmiNote13ProAAPE潮流限定版将于今日正式开启首销，售价2199元。这款机型在外观方面采用了经典的绿色迷彩设计，金属撞色DECO，中框/按键一体绿，后盖立体浮雕Logo，外观十分吸睛。对于这款特别版的RedmiNote13ProAAPE潮流限定版，有兴趣的朋友可以关注一下。
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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