据外媒报道，日前，美国西南航空公司一架客机上发生三星Galaxy Note 7手机起火事件，机上乘客疏散，航班因此取消。而这部起火手机是更新后的「安全版」的Note 7智能手机。该手机用户格林表示，手机起火时并非在充电，而是关闭了放在口袋内，手机开始发热，他将手机抛到机舱地面，之后手机开始“冒出浓浓的灰绿色烟”。
三星Galaxy Note 7手机起火后的照片
据外媒报道，该手机包装盒子的照片显示了黑色方形标志，而该标签为更换后的安全版本 Note 7智能手机的标志。
通过三星官网查询手机的IMEI信息，显示一个“好消息！”检查结果表示格林的Galaxy Note 7不会受召回影响。
Galaxy Note 7手机
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中秋国庆假期，全国多个景区出现客流高峰，摩肩接踵好不热闹。甘肃敦煌旅游持续火热，鸣沙山月牙泉景区又现骆驼大队，有网友表示：走出了丝绸之路的既视感。骆驼是敦煌旅游的重要组成部分，游客们都想亲身体验骑骆驼的感觉。
21日上午，小米旗下的Redmi品牌正式发布Note13系列新品。在此次发布会上，Redmi品牌总经理卢伟冰回顾了该品牌的诞生历程。此次系列新品的发布对于Redmi品牌来说具有重要意义，标志着该品牌已走过十年其良币驱逐劣币的理念也在持续影响着行业的发展趋势。
9月26日，第二届广州·琶洲算法大赛颁奖典礼于广州香格里拉大酒店举行。广州市副市长江智涛，广东省政府副秘书长许典辉，中国工程院院士、中国自动化学会理事长、西安交通大学原校长郑南宁出席了本次颁奖典礼并进行致辞。九四智能将继续迭代优化产品算法，以AI外呼机器人、虚拟数字人等新兴技术为抓手，为企业提供更智能、更高效、更可信的智能用户运营解决方案，帮助企业实现降本增效，最大化用户价值。
RedmiNote13Pro系列在天猫官方旗舰店开启了1元权益预定活动，消费者只需支付1元即可获得价值188元的新品礼盒，其中包括电动牙刷、小米背包、有线耳机等。已有超过4000人下单，预订活动非常火爆。Note系列将再次改写千元影像的新大门，全面提升手机行业影像门槛。
在小米RedmiNote13系列手机新品发布会上，RedmiNote13标准版手机正式发布。这款手机搭载了2.25mm下巴、四窄边OLED120Hz高刷屏，配备了7.6mm机身，无屏幕支架立边，可选星沙白、子夜黑和时光蓝三款配色。这款手机的起售价为1099元起，现已开售。
小米集团的卢伟冰最近宣布，小米即将推出一款名为RedmiNote13ProAAPE潮流限定版的智能手机。这款手机融合了经典潮流迷彩元素，采用了MOONFACE3D猿颜浮雕工艺，以加强其辨识度。后置主摄采用2亿像素，支持2亿像素直出，由Redmi、联发科和三星三方联合调校。
小米系列两款新机型——2311FRAFDC和2312CRAD3C，通过3C认证，这两款型号页面显示将会是RedmiNote13R系列。根据现有认证信息，这两款新手机将具备33W/67W有线充电功能。目前关于这两款新机的更多详细信息尚未公布。
小米RedmiNote13R系列最近通过了3C认证，型号分别为2311FRAFDC和2312CRAD3C。从认证信息可知，2311FRAFDC型号支持33W有线快充2312CRAD3C型号则支持67W有线快充，两款产品的生产厂均为南昌勤胜电子科技有限公司。RedmiNote13R系列预计将于近期上市，价格将在千元档位。
RedmiNote13标准版正式发布，售价公布如下：6GB128GB售价为1099元，8GB128GB售价为1199元，8GB256GB售价为1399元，12GB256GB售价为1599元。该机采用6.67英寸OLED直屏，支持1920Hz高频PWM调光，瞬时触控采样率达2160Hz。该机已经在市场上发售，提供时光蓝、子夜黑、星沙白等配色可供选择。
小米RedmiNote13Pro目前已经现身跑分网站Geekbench6，型号为2312CRAD3C，首发骁龙7sGen2处理器。从跑分信息来看，小米RedmiNote13Pro搭载16GB内存，单核1012分，多核2943分。Note将再次改写千元影像的新大门，全面提升手机行业影像门槛。
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Phi-3 Mini是一个轻量级的顶尖开源模型,建立在Phi-2使用的合成数据和过滤网站之上,专注于高质量的推理密集型数据。这个模型属于Phi-3系列,mini版本有两个变体支持4K和128K上下文长度。该模型经过了严格的增强过程,包括监督式微调和直接偏好优化,以确保精准遵循指令和强大的安全措施。这些经过ONNX优化的Phi-3 Mini模型可在CPU、GPU和移动设备上高效运行。微软还推出了ONNX Runtime Generate() API,简化了Phi-3的使用。
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SpaceByte是一种全新的字节级解码架构,旨在解决大型语言模型中广泛使用的Tokenization技术所带来的一些弊端。Tokenization虽能显著提升模型性能,但也存在诸多缺陷,如引入性能偏差、增加对抗攻击脆弱性、降低字符级建模效果及增加建模复杂度等。SpaceByte在保留Tokenizer的优势基础上,有效解决了上述缺陷。它使用字节级Transformer作为基础,并在模型层次中间插入更大的Transformer块,尤其是在遇到空格等通常表示单词边界的字节时。该架构在相同的训练和推理计算资源预算下,不但超越了其他字节级模型,甚至可以与Tokenization的Transformer模型取得相当的性能。
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