站长之家(ChinaZ.com) 10 月 25 日消息：最近一加 5 售罄了，大家纷纷猜测一加这是准备发布新机的节奏了，这款新机很有可能就是一加 5 的升级版一加5T了，昨天我们曾经报道了一加5T的渲染图，今天已经有外媒曝光了一加5T的海外预售页面，以及在安兔兔上的跑分数据。
从曝光的预售页面上看，一加5T的价格达到了 549 美元，约合人民币 3650 元。页面给出的配置，采用了一块6. 0 英寸18： 9 屏幕，搭载骁龙 835 处理器，6GB/8GB 运行内存+64GB/128GB机身存储， 2000 万像素+ 1600 万像素双摄镜头，光圈F2.6/F1.6。并且表示在今年 11 月底发货，从而可以猜测一加5T应该在下个月发布了。
安兔兔给出的跑分数据显示，一加5T采用了8GB+128GB存储组合，搭载骁龙 835 处理器，屏幕分辨率为2160*1080。不过安兔兔在摄像头上的数据有所出入为 2000 万像素+ 2000 万像素双摄镜头。
目前来看，今年年内发布一加5T的可能性很大，最终信息还得等官方确认了。
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据博主@数码闲聊站今日透露，一加Ace3的核心升级点包括索尼IMX709传感器和支持2倍小长焦。该款新机采用金属中框，配备5500mAh电池和100W有线快充。起售价为2999元，可关注。
首款折叠屏旗舰一加Open的渲染图在网络上曝光。这款手机在海外市场的售价预估为1700美元。一加Open预计将在10月17日登陆海外市场国行版OPPOFindN3的具体信息尚未公布。
一款名为骁龙8Gen3ForGalaxy的手机在Geekbench6多核测试中获得约7400分的成绩，相较于搭载骁龙8Gen2ForGalaxy的三星S23在该测试中5106的得分，骁龙8Gen3ForGalaxy在多核性能上提升了近45%。博主@i冰宇宙随后爆料称搭载骁龙8Gen3ForGalaxy的三星S24多核跑分仅6700分，这意味着骁龙8Gen3ForGalaxy在多核性能上的提升幅度约为24%。期待高通骁龙8Gen3的正式亮相。
根据最新爆料，努比亚即将推出一款全新的屏幕下摄像头手机。这款手机预计将搭载高通骁龙8Gen3处理器，并且有可能是红魔9游戏手机或努比亚Z60Ultra。我们可以期待着这些新技术所带来的改变，并期待它们能够给用户带来更多惊喜和便利。
高通此前已经宣布2023年Snapdragon峰会将于10月24日至26日举行，预计到时候将会发布大家期待已久的全新一代骁龙8Gen3芯片。有爆料者公布了一份来自高通的内部资料，据文件显示，骁龙8Gen3芯片虽然都是由台积电生产，但会有4nm和3nm两个不同版本。无论是语音识别、图像处理还是自然语言处理，骁龙8Gen3都能轻松驾驭。
博主@数码闲聊站爆料了魅族21系列手机的新信息。魅族21系列目前在国行版备案有M461Q/M481Q两款机型，其中新机的超窄直屏将进行换代升级，首批搭载骁龙8Gen3处理器。魅族21系列手机的具体发布时间尚未确定，预计将于今年年底或明年初与大家见面。
高通骁龙8Gen3处理器的Geekbench6Vulkan跑分流出，表现非常亮眼。该芯片得到了15，434分，相比骁龙8Gen2的约10，000分，提升幅度达到了约50%。根据泄露的GalaxyS24Plus跑分显示，骁龙8Gen3单核性能上仍然不如A17Pro，仅得到约2005分，远低于iPhone15Pro的2958分。
一加平板Go将在海外市场揭晓发布。该款平板配备一块8000mAh的电池，并支持33W快速充电功能。目前尚未得知这款新品是否会在国内市场上市，因此情况仍然未知。
8月份，真我GT5正式发布，售价2999元。realme真我手机后续还将推出搭载骁龙8Gen3芯片的真我GT5Pro。新机的电池容量为5400mAh，支持100W、50W充电，另外拥有金属中框和比一加Ace2Pro更大”的万级VC散热。
努比亚红魔9和红魔9Pro两款手机已经通过了Wi-Fi联盟的认证，并确认搭载安卓13系统并支持2.4GHz和5GHz频段的无线网络。目前尚不清楚这两款手机的具体配置信息。RedMagic8Pro搭载6，000mAh电池RedMagic8Pro则搭载5，000mAh电池。
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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。
