处理器是手机中最重要的部件，是绝对的核心。一台旗舰手机可以跑分几十万、上百万，处理器在其中起到了主导性作用。 处理器有着十分复杂的结构，一颗常见的5G SoC可能集成了CPU、GPU、DSP、ISP、5G基带、射频系统以及其他一些关键芯片，智能手机之所以能够实现多种多样的功能，全
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快科技4月18日消息，不少网友试驾过小米SU7后表示，小米SU7的运动声浪具有特色，并且非常悦耳。对此，小米汽车官方进行了详细的解释。小米SU7的运动声浪结构复杂，主要分为加速轨、减速轨和匀速轨三层。这些层次由不同的底盘信号控制，实现了动态变化，因此音色的主观听感存在显著的差异。当前版本的声音设计巧妙地将随速轨道的声浪与汽车的路噪和风噪融合，自适应地变化，旨在为长期驾驶创造耐听且愉悦的听觉体验。此外，小米SU7的运动声浪设计还综合考虑了驾驶安全和听力保护等因素。小米汽车进一步补充，根据用户的反馈，他们可能会增?
在长期环境和社会风险的驱动下，光伏已成为未来实现可持续发展最重要的可再生能源之一。制造环节生产的水耗、电耗则提醒着光伏企业需要重视碳排放和“三废”管理，这也是光伏企业在主动做好ESG建设过程中的重要内容。大全能源董事长徐广福指出，在积极落实国家“双碳”战略的大背景下，公司将统筹推进通过数字化、智能化生产装置和闭环式运行工艺制备高质量、低能耗、低成本的高纯多晶硅产品的产业化建设，将绿色低碳的理念融入光伏产业全生命周期。
HuggingFace最近发布了一款名为“HuggingChat”的iOS客户端应用，为用户带来了便捷。用户现在可以在手机上访问和使用HuggingFace平台上托管的各种开源模型。HuggingFace的这一创新举措，再次展示了其在语言模型领域的领先地位和对用户需求的关注。
雷蛇近日推出了一款专为手游设计的高端手柄骑仕Ultra，定价为1199元。骑仕Ultra支持安卓和iOS两大主流平台，它能够与大多数手机兼容，也能够适配部分最大尺寸达8英寸的平板电脑。对于安卓设备用户，骑仕Ultra还提供一项独特的虚拟手柄模式，这一模式可以将触屏控制映射到手柄上，从让玩家在没有物理连接的情况下也能享受手柄带来的操作优势。
全球最大的智能手机芯片厂商联发科，已成功在天玑9300等旗舰芯片上部署通义千问大模型，首次实现大模型在手机芯片端深度适配。通义千问在离线情况下依然可以流畅运行多轮AI对话。目前通义千问的文档处理容量和能力，已超越ChatGPT等全世界市场上所有的AI应用。
雷军在小米投资者大会上透露，自己过去三年的确特别忙，按工作时间长度来算，大概在车上花了一半精力。造车是我人生创业的最后一战，绝对不能输。卢伟冰原本的Redmi品牌总经理由王腾接任。
斯坦福大学的研究团队近日推出了一款名为Octopusv2的新型人工智能模型，这款模型以其在端侧设备上的强大运行能力受到广泛关注。论文:Octopusv2:On-devicelanguagemodelforsuperagent论文地址:https://arxiv.org/abs/2404.01744模型主页:https://huggingface.co/NexaAIDev/Octopus-v2Octopusv2的推出，标志着设备端AI智能体时代的来临。对于那些对AI技术充满热情的开发者和企业来说，Octopusv2无疑提供了一个全新的�
巨鲸也难以在一片有限的海域里无限生长。这很像腾讯游戏当下的处境——在一个用户数量逼近天花板、存量竞争日益加剧的市场里要努力在巨大体量的基础上做出新的成绩。“你能想象抖音小游戏去快手买量吗?但微信可以。
AI语音再进化，人耳还能听出AI和真人的差别吗?以上两段音频demo来自微软最近更新的AI语音角色“晓晓”。逼真、情绪到位、语气自然、断句近乎完美，是绝大多数网友听到“晓晓”声音时给出的评价。在技术抹平内容创作门槛的同时，内容创作也将前所未有的“卷”，如何打造差异化内容，是每一个创作者都需要思考的问题。
迈入2024年，我们发现，超休厂商的自救之路上开始出现了一种新思路，相较于以往加重度玩法做出变现点，今年有几款游戏纯靠休闲玩法，突破以往流水上限。如今年年初我们的选题《一个解绳子的游戏，怎么就迅速千万月流水了?》中，来自Rollic的「TwistedTangle」，最近30天流水已经突破280万美元，约合2015万人民币。这一新方向体现了超休厂商在面对新环境下顽强的生命力这些新品的思路，希望能够给开发者有价值的参考。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型，通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰，同时提供多种应用，如风格变化、IP融合、配饰修改等。
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