魅族官方此前已宣布，将于11月30日召开“2023魅族秋季无界生态发布会”。如今在最新预热中，官方表示魅族21系列旗舰将搭载602mm?行业超大马达，并配备mEngine Ultra全链路振感解决方案。
据悉，魅族21将在系统内部深度优化，打造更真实、沉浸的振感体验。同时，该机会带来第三代骁龙8处理器，拥有OneMind 10.5加持，性能强劲的同时还实现了魅族最强续航表现。此外，魅族21还将配备LPDDR5x内存 UFS4.0闪存，并在安兔兔综合跑分破223万分，厚度只有7.9mm。
除了性能之外，魅族21最受关注的地方无疑是外观了，尤其是正面。官方已经揭晓，魅族21将采用超窄边的四等宽直屏设计，边框宽度仅有1.74mm，比iPhone 15 Pro（1.75mm）还窄，刷新全球最窄四等边记录。同时，魅族21还采用了业内独此一家的白色面板设计。
据爆料，魅族21最终定价在4000元价位段。不过，在这个价格上，用户还可以选择购买具有三年质保和以换代修服务的1元超前订活动产品。目前已有超过25万人参与该活动，并解锁了半年碎屏保服务。
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快科技4月24日消息，北京互联网法院昨日对全国首例AI生成声音人格权侵权案进行了一审判决。该案涉及的主要问题是自然人的声音权益是否应扩展到AI生成的声音，以及如何确定AI生成声音的可识别性。原告殷某是一名配音师，发现其配音作品在多个APP中广泛流传。这些作品中的声音来自被告一北京某智能科技公司运营的平台中的文本转语音产品。原告曾为被告二北京某文化�
今年上半年的汽车流量担当非小米SU7莫属，那么它是不是也能成为销量担当呢？还真有可能，毕竟小米汽车已经手握6万多真大定订单。至于吉利银河E8、小鹏P7和极氪007，则分别排在第8至第10名，销量也在300-500多台之前，表现一般。
近日有网友近距离拍摄了全新理想L6，一共包括黑色和白色两种版本，其中黑色版尾部小蓝灯亮起，疑似在进行城市NOA高阶驾驶辅助测试。全新理想L6的设计依旧遵从了家族化的语言，尾部整体非常简约明快，牌照框架被安置在了保险杠位置，和老款理想L7如出一辙。和L7/8/9不同的是，由于定位最为入门，L6将全系更换磷酸铁锂电池，供应航来自宁德时代和欣旺达，同时全系无空悬，定位25-30万级。
小米SU7的上市发布以及二十多万的定价引爆了多个热搜。退订率40%的消息再引争议，消费者持币待购。在此基础上，问界M5智驾版还提供了出色的智能化体验、行业率先采用的智能安全和卓越的操控体验，满足人们对一款常用常新和高性能SUV的需求，无疑是您的购车之选。
今日上午，北京互联网法院就全国首例“AI声音侵权案”作出一审判决。该案涉及配音师殷某的声音权益被AI技术滥用，引发社会广泛关注。法院明确表示，将坚决维护声音权益，打击任何形式的侵权行为，为声音创作者提供有力的法律保障。
不久前魅族有一款型号为M468Q”的新机通过了3C认证，此前有消息称该机为魅族21X，不过根据最新消息，该手机预计为魅族21Note。数码博主数码闲聊站”今天透露，魅族备案新品不是网传的21X，市场名称预计叫魅族21Note，定位AI性能旗舰，在游戏和性能体验上完全对标友商K70和Ace3。此前还有爆料称，新机将会搭载5500mAh大电池有博主称新机将搭载骁龙8Gen2处理器。
近日魅族旗下一款新机入网，型号为M468Q”。3C认证显示支持66W有线快充，据推测，该机将命名为魅族21Note。鉴于目前魅族20Classic京东起售价为2299元，魅族21Note的起售价很可能控制在2000元以内。
今天上午北京国际车展正式开幕，魅族21系列、FlymeAuto智能座舱操作系统、MYVUAR智能眼镜也亮相展会，位于W2号馆W204展位。在这次的展会上，吉利银河全新科技旗舰SUV原型车银河星舰”全球首发亮相，该车型就是搭载的基于魅族FlymeAuto开发的智能座舱操作系统。MYVUAR智能眼镜也在本届车展上登台展示，该设备同样可以接入FlymeLink手机域技术，与魅族21系列旗舰手机实现通知、音乐、导航等信息无缝接力，让用户畅享多终端设备无界流转的融合体验。
快科技4月7日消息，电视剧《追风者》自3月21日在总台央视电视剧频道（CCTV-8）、爱奇艺播出以来，热度极高，引起网友持续关注。《追风者》也成为爱奇艺2024首部热度破万剧，全网有效播放量已破10亿。据了解，《追风者》今晚将在爱奇艺迎来大结局（CCTV-8 4月8日播出大结局），沈图南最终选择将成为大结局最大悬念之一。《追风者》由王一博、李沁、王阳领衔主演，张天阳
日前，吉利旗下极星汽车发布PolestarPhone预热视频，并宣布将于4月16日揭晓新体验”。PolestarPhone采用直屏直角边框设计，暗金色手机充电线与极星汽车安全带同色，具体参数信息暂未公布。屏幕首次配备mTouchMax广域超声波指纹，不仅大幅提升解锁面积加快解锁速度，并支持湿手解锁，可以说是目前指纹解锁体验最好的旗舰手机。
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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