站长之家(ChinaZ.com) 12月11日 消息:根据数码博主“数码闲聊站”的爆料，一加Ace3将采用一块6.78英寸的屏幕，配备金属中框和玻璃机身，提供粉色、灰色和蓝色等多种配色可选。这款屏幕是由一加与京东方联合研发的1.5K东方屏，被认为是在行业内最好的1.5K屏幕。
具体来说，这块屏幕的分辨率为2780x1264，支持2160Hz高频PWM调光。值得一提的是，一加Ace3还采用了8T LTPO背板电路，可以根据使用场景智能调整刷新率，既保障了手机的流畅度，又降低了功耗。
在护眼功能方面，一加Ace3将支持明眸护眼技术，同时采用低SVM3Pulse类DC调光，从蓝光、频闪、暗光等多个方面解决护眼问题。
在核心配置上，一加Ace3将搭载高通骁龙8Gen2移动平台，并配备5500毫安时的电池，支持100W有线闪充。这款手机预计在春节前正式发布，起售价预计在2500-3000元之间。
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博主数码闲聊站表示，一加Ace3V搭载双频GPS与三频北斗，这在同档次产品中是独一无二的。有网友批评李杰：一加在营销方面做得不够好，明明双频GPS是如此重要的卖点，却非要数码闲聊站爆出来，发布会上却没有提及。一加Ace3V已经在各大平台上市发售，起售价为1999元。
不少用户向李杰提出了意见:一加Ace3V的很多配置没有宣传，吃了不会营销的亏。作为产品负责人，他不愿意在没有实际意义的方面花费资金，也不愿意在用户看不见的地方削减配置来节省成本。搭载了骁龙7Gen3处理器，电池容量为5500毫安时，并支持100W闪充。
一加Ace3Pro将采用1.5K曲面屏，搭载高通骁龙8Gen3平台，并配置了16GB内存和1TB存储空间。其后置摄像头为5000万像素主摄。一加Ace3Pro将不再采用类似的设计语言是采用全新设计，并且中框会升级为金属材质，值得期待。
一加Ace3Pro将会采用1.5K曲面屏，并搭载高通骁龙8Gen3平台。该款手机配置了16GB内存和1TB存储空间。
博主搞机王腾霄体验了一加Ace3V新的ColorOS系统，不管应用上滑退出打断还是侧滑退出打断都相当丝滑，没有一丁点掉帧，特别流畅。一加科技李杰表示，一加Ace3V又增加了一个罕见卖点，ColorOS14的新动效已率先推送给一加Ace3V，越用越流畅。该机起售价是1999元。
一加今日在印度推出了一加Ace3V的海外版本，命名为一加NordCE4，首销价格为24999卢比起。一加NordCE4在外观上与国内的一加Ace3V保持一致，但在硬件规格和配色方面有些许差异。该机拥有2款配色可选，一款是具有光泽饰面的深色铬色，另一款是青瓷大理石色。
在今天的RedmiTurbo3手机发布会，王腾宣布RedmiTurbo3搭载的1.5K中国屏，通过了中国质量认证中心视觉健康友好度S。RedmiTurbo3的屏幕分辨率为2712*1220，峰值亮度达到了2400尼特，12bit色深，P3广色域覆盖，同时支持硬件级低蓝光。今天发布的RedmiTurbo3，就是在《小米青山护眼白皮书》指导下的作品。
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。
小米集团的卢伟冰表示，去年在选择RedmiTurbo3的芯片方向时，最初计划继续采用骁龙7平台。但后来王腾建议，希望能够一步到位选择8系芯片。该机将于4月10日正式发布。
XAI发布了其最新的大型语言模型更新——Grok-1.5。该版本在编码和与数学相关的任务中表现出了显著的性能提升。我们期待看到这些新功能在未来几天的发布，以及它们将如何改变我们对大型语言模型的认知和使用。
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。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。
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Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性，面向未来，灵活架构将能够兼容更广泛的模态，进一步拓展多模态通用能力的边界。
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