明日，iQOO将举行新品发布会，正式推出iQOO Z6和iQOO Z6x两款新机，另外官方还将推出新机的配套装备iQOO极风散热背夹Neo。
现在手机使用散热背夹已经不稀奇了，该设备对手机降温十分有效，并且还能够防止手机CPU过热降频导致游戏性能下降。
从官方放出的海报可看出，新款散热背夹与上一代保持相同的设计语言，黑色壳体加上一圈黄色的圆环，内部应该是半导体制冷片与主动散热风扇，并且还有硅胶导热垫。
该背夹的底部还带有USB-C接口，可对散热背夹提供电力支持，降温玩游戏的同时还能充电。
据介绍，iQOO极风散热背夹Neo最高可给手机降温21℃，并且支持1680万色Halo极风灯效，电竞氛围拉满。
此外，上一代iQOO极风散热背夹Pro配有LED温度监视器，售价199元，新品的价格应该与此相近。
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今日，iQOO手机宣布，iQOO12系列、iQOONeo9系列将陆续推送Wi-Fi7升级。Wi-Fi7是第7代Wi-Fi标准，对应的是IEEE802.11新修订标准IEEE802.11be。iQOO12系列于去年11月发布，搭载高通第三代骁龙8旗舰芯片，并首发搭载自研电竞芯片Q1，通过芯片能力定制和自研算法的不断提升，实现真正的低延时插帧。
iQOONeo9SPro已经获得了入网许可，其型号为V2339FA，支持120W有线闪充。相较于上一代的iQOONeo9Pro，iQOONeo9SPro最显著的变化是处理器平台从联发科天玑9300变更为高通骁龙8Gen3。预计该机最快将于5月份亮相。
iQOO为iQOO12Pro推送了系统更新，新版系统带来了全新的全高频1440HzPWM调光功能。当闪烁频率超过1250Hz时，频闪对人眼造成的影响大大减少，因此高频PWM调光既拥有优于DC调光低亮度显示效果不佳的优势，又克服了低频PWM调光易导致视觉疲劳的问题，堪称OLED屏幕最佳实力拍档。iQOO12Pro还拥有三主摄，新机搭载5000万像素超大底追光主摄5000万像素超广角6400万像素潜望式长焦，支持OIS光学防抖。
4月24日19:00，iQOOZ9系列新品发布会正式开始。此次iQOOZ9系列一共包含了三款手机：iQOOZ9x、iQOOZ9以及iQOOZ9Turbo。它不仅有着旗舰级的设计和规格，甚至还敢有超越旗舰的超狠配置。
iQOO近日宣布，其最新的手机产品iQOOZ9Turbo和iQOOZ9系列将采用全新的144HzC8护眼屏。这款屏幕具有出色的显示效果，局部峰值亮度高达4500尼特，是该系列迄今为止最好的OLED屏幕。iQOOZ9Turbo还配置有全新的独立显示芯片，是同级别唯一一款双芯性能的智能手机.据悉，iQOOZ9Turbo将于4月24日正式亮相。
百度创始人李彦宏与极越CEO夏一平今日共同开启直播，为观众带来了极越01的全新体验。两位重量级嘉宾不仅详细解读了极越01的各项功能和特性宣布了一项重磅优惠政策，引发了市场的热烈关注。这意味着即使在没有网络的情况下，驾驶者和乘客依然可以与车辆进行极速的交互，大大提高了驾驶的便利性和舒适性。
iQOO手机官方今日宣布，iQOOZ9Turbo这款行业首批搭载第三代骁龙8s旗舰芯的机型，将在4月24日19:00正式与我们见面。iQOOZ9Turbo手机的一大亮点，便是其强大的续航能力。全地图光追、全色域还原等功能，让游戏画面更加逼真，确保用户能够畅玩无阻。
iQOO宣布，iQOOZ9系列销量再创历史纪录，全系列预售量为Z系列历史最高纪录的6倍。iQOOZ9系列包含Z9、Z9Turbo和Z9x三款机型，其中定位最高的是Z9Turbo，起售价1999元。核心参数上，iQOOZ9Turbo采用6.78英寸144Hz护眼屏，前置1600万像素，后置5000万像素索尼定制主摄以及800万超广角，主摄支持OIS光学防抖，电池是6000毫安时，支持80W有线闪充。
3月30日，iQOO12系列手机迎来了灰度更新PD2307_A_14.0.18.11.W10.V0101L18版本。该版本带来了多项重要功能和优化。如果还没有进行更新的用户可以考虑一下升级了。
iQOO宣布iQOOZ9Turbo和iQOOZ9全系采用144HzC8护眼屏，局部峰值亮度达到了4500尼特，这是iQOOZ系列最好的OLED屏。iQOOZ9及iQOOZ9Turbo屏幕集齐了三大调光模式，支持低亮度2160HzPWM高亮度DC调光，也支持低亮度3840Hz超高频PWM调光支持全亮度DC调光，护眼效果拉满。该机将于4月24日登场。
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。
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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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