《骁龙835+4K屏！索尼XZ Premium开卖日确定》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
索尼定于5月17日在北京发布国行XperiaXZpremium，这是全球首款骁龙835手机，而且配备了4KHDR显示屏以及IMX400传感器（1900万像素）...
德国方面没有披露XZp的价格，倒是英国一直在预购，649英镑（约合5760元），显示6月初发货...
其他配置方面，XZp拥有4GBRAM，64GBROM，屏幕5.5英寸，三围156x77x7.9mm，重195g，外覆康宁大猩猩五代玻璃，侧面指纹识别等...
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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。
爆炸级更新!AdobePremierePro正在引入AI工具，以简化视频编辑工作流程并减少完成繁琐任务所需的时间。这些新功能主要由AdobeFirefly视频模型提供支持，预示着视频编辑领域的一次重大变革。这些新功能的引入，无疑将为视频编辑人员带来更多的便利和创新的可能性。
RedmiK70系列于去年11月正式发布，目前Redmi正在规划K80系列新品。据数码博主智慧皮卡丘爆料，RedmiK80系列将回归5500mAh大电池，比之前的型号增加了500mAh。按照RedmiK系列的发布策略，最新的K80系列有望在今年的下半年与我们见面，敬请期待。
中关村在线消息：vivo新品发布会已经进入白热化阶段，高配机型vivoXFold3Pro登场，这台机型首发折叠屏形态下的第三代骁龙8芯片，安兔兔跑分超过217万搭载了超广域智能散热系统，充分发挥出这颗芯片的全部实力。在影像能力上，vivoXFold3Pro依旧很顶。刚才我们提到的铠羽架构很牛，vivoXFold3Pro在此基础之上支持IPX8级别防水。
除了iPhone，屏幕指纹识别几乎成了目前旗舰机的标配，光学指纹和超声波指纹是手机厂商主要的选择方案。数码博主数码闲聊站”发文称，汇顶交流会披露去年底已出货超声波指纹，小批量供应给蓝厂。根据一加、魅族此前文案，超薄光学屏幕指纹和短焦光学指纹成本差4倍魅族的超声波指纹方案成本是超薄光学指纹的4倍。
今晚，vivoXFold3Pro正式发布。在售价方面，16GB512GB版本定价9999元16GB1TB版本的售价则为10999元。vivoXFold3Pro搭载了等效5700mAh的蓝海电池，支持100W双芯闪充50W无线闪充，续航时间长达2天。
小米公司的王腾发布了RedmiTurbo3的真机谍照，尽管手机戴了保密壳，但通过壳子上的开孔可以看到背部摄像头的布局。根据谍照显示，RedmiTurbo3采用了类似RedmiNote13Pro的布局造型，两颗摄像头纵向排布。并且Redmi将继续坚持极致性价比及高品质，推动国产供应链发展。
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。
高通骁龙8Gen4将首次采用台积电3nm工艺，这意味着安卓阵营正式迈入3nm时代。苹果率先切入3nm工艺，首颗3nm芯片是A17Pro，由iPhone15Pro和iPhone15ProMax首发搭载。目前高通骁龙8Gen4性能极强，但是因为频率设定过高，功耗表现一般，预计量产时频率会降低。
Redmi品牌总经理王腾正式揭晓，备受瞩目的RedmiTurbo3即将在本月闪亮登场。这款新品将搭载全新的骁龙8系旗舰芯片，以卓越的性能表现，引领中端市场的性能跃升。在GPU方面，骁龙8sGen3搭载了与骁龙8Gen2相同的高性能AdrenoGPU，为用户带来无与伦比的游戏体验和能效表现。
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Overleaf 是基于 LaTeX 的在线协作编辑器，无需安装，支持实时协作、版本控制、数百种 LaTeX 模板等。适用于科学和技术领域的文档写作。
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Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
