骁龙8Gen2发布后，GeekBench5上出现了欧版三星Galaxy S22Ultra的跑分，型号SM-S918B，运行Android13系统。三星调教下，这颗骁龙8Gen2跑出了单核1483、多核4709的成绩。
对比苹果，虽然多核和A15不相上下，可单核仅仅是勉强看齐苹果A14，距离iPhone14Pro上A16的1874分，差距依然明显。
实际上，苹果今年在秋季发布会上介绍A16时就曾提到，安卓SoC仍落后苹果三年，对方只能追上2019年的A13处理器。
据悉，骁龙8Gen2采用1+4+3的CPU架构设计，频率3.2GHz，性能提升35%，GPU性能提升25%，首批手机vivo X90Pro+、小米13等预计本月底陆续登场。
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据此前曝光的手机保护壳和相关爆料信息，结合现有设计图，可以看出苹果iPhoneSE4可能的设计。该款手机将会有重大升级，在外观上取消了TouchID，并采用与iPhone14相似的刘海设计和FaceID解决方案。该机还可能具备其他特点和功能待进一步确认。
真我GTNeo6SE已官宣将于本月正式发布，目前关于该机型的Geekbench跑分已曝出。真我GTNeo6SE将搭载第三代骁龙7移动平台，将是真我GTNeo系列中性能最强悍的一款手机。realme真我负责人徐起表示，无论竞争对手如何变化，真我始终都是旗舰射门员，新机将于下周与我们见面。
iPhoneSE系列产品通常以小屏幕为主，并被认为是苹果最具性价比的手机之一。然随着时间的推移，下一代iPhoneSE将不再坚持小屏幕设计，并且在外观上将有全新的变化。预计这款手机将于2025年发布。
三星将在下一代手机处理器Exynos2500上迈出一大步，会超过高通的旗舰处理器骁龙8Gen4。Exynos2500在能效和原始性能方面都要优于其竞争对手骁龙8Gen4。还有传言称三星可能会在其新款芯片中放弃使用自家NPU，转使用谷歌的张量处理单元，不过这一消息尚未得到官方确认。
4月23日，极星品牌之夜盛大举行，备受瞩目的极星手机PolestarPhone正式亮相。这款手机以“车手互联生态的AI旗舰手机”为定位，独特地提供了16GBRAM与1TB存储空间的组合版本，定价为7388元。PolestarPhone的发布，不仅展示了极星在智能手机领域的创新实力，也预示着车手互联生态的未来发展将更加紧密与多元。
苹果公司正面临着销售下滑的困境。为了扭转局面，推出一款价格更为亲民的iPhone可能是明智的选择。在当前经济形势下，苹果需要不断创新和改革以应对市场的挑战，并维持其竞争优势地位。
三星GalaxyZFlip6手机近日在GeekBench跑分库中现身，型号为SM-F741U，共有17条Vulkan跑分记录，其中最高分为15084分。根据跑分库显示的信息，该手机搭载代号为pineapple的处理器，采用1223组合设计，并配备Adreno750GPU，可以确认为高通骁龙8Gen3处理器。GalaxyZFlip6具有8GB和12GBRAM版本，但并非所有地区都会获得具有12GBRAM版本存储空间依旧为256GB和512GB。
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。
根据yankodesign基于iPhone16系列模具绘制的渲染图显示，iPhone16标准版可以被看作是iPhoneX灵动岛版”。二者摄像头排列方式相似，主要区别在于屏幕，iPhone16采用了灵动岛药丸屏”。iPhone16标准版有望搭载苹果A18系列芯片，这将是苹果史上性能最强悍的标准版机型。
苹果一直对其生成式人工智能的计划保持沉默，但随着今天发布新的AI模型，公司的即时目标似乎牢固地落在“使AI本地运行在苹果设备上”的领域。苹果的研究人员于周三在HuggingFace模型库上发布了OpenELM，这是一系列四个非常小的语言模型。即使苹果发布了这么多模型，公司据称仍与谷歌和OpenAI合作，将它们的模型引入苹果产品中。
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Effie是一个写作工具，提供了列表制作、思维导图、笔记记录、有重点的标记式写作等功能。它的主要优点是可以将思维导图和大纲用于可视化想法，并且提供了简洁的写作环境。Effie的定位是提高写作效率。
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APOB是一个AI创造者工具，可以生成独特的AI形象，为用户带来无限的创作可能。它可以用于生成图片和视频，适用于各种用途，包括数字孪生、明星致敬和动漫角色动画等。APOB具有灵活性和创造力，可以根据用户的喜好进行个性化定制。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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