近日，一款型号为VER-AN00的新机在跑分平台 Geekbench 6 上现身，预计将成为即将发布的荣耀 Magic Vs2折叠屏手机。根据跑分信息显示，这台新机的单核得分为1，648，多核得分为4，201，搭载安卓13系统，测试机型为16GB内存版本。
此外，该款新机还搭载骁龙8 处理器降频版，CPU由1个3.00GHz核心 3个2.50GHz核心 4个1.80GHz核心组成。据了解，这款新机已通过工信部电信设备进网许可以及3C认证，并支持66W有线快充。荣耀Magic V系列发布会将于10月12日举行，届时Magic Vs2折叠屏手机有望正式亮相。
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荣耀手机官方宣布，其新款折叠屏手机——Magic折叠屏新品将于10月12日正式发布，其宣传口号为“实力，不止纸面”。此次发布的新品应该是传闻已久的荣耀MagicVs2。这些新品的发布不仅将为消费者带来全新的使用体验，也将进一步推动折叠屏手机市场的发展。
荣耀官方近期发布了全新的荣耀MagicV2折叠屏手机，该手机以9.9mm的厚度打破了折叠屏的轻薄记录，使其达到了全新高度。荣耀官方还宣布了即将发布的荣耀MagicVs2，这款全新的折叠旗舰重申了荣耀品牌的轻薄便携定位。更多详细信息，敬请期待。
荣耀于10月12日晚发布了新一代折叠屏手机——荣耀MagicVs2。该款手机重量仅为229克，再次刷新了大屏内折手机轻盈的纪录。这款手机不仅具有7.92英寸内屏的巨大优势其轻薄便携性也会吸引许多追求新奇体验的用户。
10月10日，荣耀公司正式宣布将于10月12日发布全新的折叠旗舰手机——荣耀MagicVs2。这款手机采用了内折设计，后置竖向三摄镜头，展现出极致的轻薄和时尚。荣耀公司现正通过机海战术在折叠屏手机市场争取一席之地，随着该公司的高速发展，似乎已经放弃了原本的鸿蒙系统，重回安卓。
荣耀公司近日宣布，将于10月12日19点30分举行一场发布会，发布荣耀全新一代折叠屏手机荣耀MagicVs2和荣耀手表4Pro。荣耀MagicVs2将采用内折叠方案，后置竖排三摄，并有蓝色配色荣耀手表4Pro则采用了原表盘设计，并有绿色皮质表带和金色表壳配色。这款手机的价格和定位已经确定，将与直板手机展开竞争。
今天荣耀手机发布消息宣布，全新折叠旗舰荣耀MagicVs2将在10月12日正式发布。去年7月份的时候，荣耀发布了全新的荣耀MagicV2。除了荣绕MagicVs2外，荣耀手表4也将会在同天发布。
到主力!10月12日，荣耀MagicVs2正式发布，售价6999元起，将于10月17日10：08正式开售。京东目前已同步开启预售，可享一元锁定6重权益、12期免息等福利，其中，一元锁定的6重权益包括1年延保、180天只换不修、以旧换新至高补贴1280元、尊享价保京东11.11等。如果想换新一款设计更轻薄、性能强劲的折叠屏手机，那就可以考虑荣耀MagicVs2，来京东参与预售可享1元锁定6重权益、12期免息等福利。
荣耀于今晚举行的新品发布会为大家带来了全新折叠旗舰——荣耀MagicVs2。这款手机内置了5000mAh大电池，并支持66W快充技术。无论是哪种配色都极具科技美感，令人印象深刻。
在今晚的荣耀发布会上，搭载了全新MagicOS的新机MagicVs2正式亮相。据荣耀CEO赵明介绍，MagicVs2使用了高通骁龙8处理器，搭配MagicOS7.2系统可以实现50个月持久流畅，并且可以做到越用越好用，越用越懂你。此外还有一个很有意思的功能，两个屏幕可以同时对一张照片进行P图，然后再将二者结合起来得到最终的照片。
荣耀MagicVs2大折叠屏新机今晚发布。荣耀MagicVs2采用稀土镁合金，材料密度锐减33%，机身重量仅229g，再次刷新大折叠屏新纪录。值得一提的是，尽管荣耀MagicVs2是一款轻薄折叠屏，电池却高达5000mAh，在续航方面相较直屏手机也完全没有短板。
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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