三星即将发布旗舰手机 Galaxy S24 系列，新机已经在印度、越南和美国通过了必要的认证流程。预计这些机型将在下个月正式亮相。Galaxy S24 系列包括 Galaxy S24、Galaxy S24 和 Galaxy S24 Ultra 三款机型，并已通过了美国联邦通信委员会（FCC）的认证，表明新机已经准备好在美国上市。
据悉，Galaxy S24 和 Galaxy S24 的全球版将搭载最新发布的 Exynos 2400 处理器，而在加拿大、中国和美国发售的版本将使用高通骁龙 8 Gen 3 For Galaxy 处理器。而无论在哪个国家或地区，Galaxy S24 Ultra 都将采用高通骁龙 8 Gen 3 For Galaxy 芯片组。
报道还指出，三星计划于 2024 年 1 月 17 日（当地时间）在美国加州圣何塞发布旗舰智能手机 Galaxy S24 系列。这一时间比三星通常的发布时间提前了一个月。
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三星电子宣布将向更多Galaxy智能手机与平板电脑开通Samsung OneUI6.1升级，为更多用户带来GalaxyAI功能体验。率先搭载于三星GalaxyS24系列的Galaxy AI为消费者带来了出色的移动AI体验，如今，随着本次更新的开通，这一系列移动AI体验也将扩展到三星GalaxyS22系列，三星GalaxyZ Fold4与三星GalaxyZFlip4折叠屏手机，以及三星GalaxyTabS8系列平板电脑等更多Galaxy产品上。了解更多GalaxyAI的相关信息�
按照三星产品发布惯例，三星粉丝版将会在每年的下半年发布，尽管距离发布会还有一段时间，但已有迹象显示三星正在为旗舰GalaxyS24系列的粉丝版做准备。三星已经开始构建GalaxyS24FE的供应链，截至目前，三星已经选定了显示驱动集成电路的供应商，即韩国公司Anapass。随着产品发布的临近，我们可以期待三星在粉丝版设备上的更多创新和优化。
近段时间不少用户反馈，GalaxyS21/S22系列在系统更新后出现了屏幕绿线问题。三星印度公司对此决定，为GalaxyS21/S22手机用户免费换屏。这两方面的问题，也非常符合屏幕绿线原因的推测。
三星正在开发两款备受期待的粉丝版机型——GalaxyZFoldFE和FlipFE。虽然具体参数信息尚未公布，但据了解，这两款手机搭载了高通骁龙7sGen2处理器，并可能会在部分市场上采用三星自家Exynos2xxx芯片。此前有报道指出，三星FoldFE机型出货量将仅有20-30万台，价格预计为800美元。
三星最新旗舰手机GalaxyS24系列的5G网络性能在全球大多数地区超过了苹果iPhone15系列，据一份最新的测试报告显示。Ookla机构收集了亚太地区、中东和非洲、欧洲以及北美的数据，并特别将该款手机与更早的机型进行了对比。这一消息对于喜爱三星和苹果产品的用户来说都是值得期待的好消息。
随着人工智能的浪潮席卷数码圈，越来越多的AI设备出现;在AI加持下，不同领域的设备纷纷迎来突破性的变革。例如作为安卓大屏体验的先锋与标杆的三星GalaxyTabS9系列旗舰平板，就凭借近期的AI功能更新，通过GalaxyAI的强势赋能开启智能大屏的崭新体验。除了即圈即搜、笔记助手与转录助手，在三星GalaxyTabS9系列上还有更多贴心的AI功能等着用户的发掘——如图片助手、浏览助手、写作助手、同传等。
随着AI时代的到来，以GalaxyAI为代表的移动端人工智能正以强大的生成式编辑能力与创新功能带来诸多智能体验，成为未来的崭新趋势。尤其是在近日，三星还宣布为其下平板电脑三星GalaxyTabS9系列推送SamsungOneUI6.1版本更新，带来由GalaxyAI强力加持的笔记助手、图片助手、转录助手等创新功能。此次新推出的AI功能，则可以进一步强化产品的日常记录、灵感创作与效率体验。
正是风景最佳时节。此时清明三天小长假的如约至，也为诸位带来了出门放松的绝好时机。想必不少朋友的内心早已经开启了「放假模式」。
科技的进程日新月异，凡事敢于革故鼎新，才能立于时代潮头。作为新一代超高端智能手机，心系天下三星W24|W24Flip以奢品质感演绎创新科技，以至臻体验为精英人士构建折叠屏新选择。GalaxyAI融合本地于云端AI的技术优势，以诸多创新原生应用为心系天下三星W24|W24Flip深度赋能，将千年文化与现代科技融合，为精英人士缔造高雅的掌间享受，同时也将传承十六载的尊贵体验延续至AI时代，助力精英人士智能高效办公，创造更加辉煌的事业。
随着SamsungOneUI6.1更新的开通，三星众多热门机型现已支持GalaxyAI的全新体验。拥有旗舰级体验的三星GalaxyS23FE自然也不例外。目前SamsungOneUI6.1已正式开通没有升级的用户可及时升级体验，迈进AI手机时代。
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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。
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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。
