高通第二代骁龙8平台已经发布，相关跑分陆续被曝光。截至目前，第二代骁龙8安兔兔跑分能超过130万分，Geekbench多核成绩能超过5100分。
今日消息，中兴通讯吕钱浩表示，现在网上各种第二代骁龙8的跑分看着不错，其实还没有被充分调教和整体优化并足以发挥其最强悍的性能，可以期待红魔骁龙。
根据官方公布的信息，红魔8 Pro最核心的配置是搭载高通第二代骁龙8，官方称第二代骁龙8移动平台的Kryo CPU整体性能提升了35%，能效提升了40%。
具体而言，第二代骁龙8平台采用了一个最高主频达到3.2GHz的Cortex-X3的超级内核CPU、四个最高主频2.8GHz的性能内核、三个最高主频2.0GHz的A510效率内核，集成Adreno 740 GPU，性能强悍。
官方称红魔8 Pro是游戏性能天花板”。努比亚公司王汇指出，红魔8 Pro脱胎换骨。
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第二代骁龙XR2平台的GPU性能提升了2.5倍，AI每瓦特性能也提升了8倍。该平台支持最高10路并行摄像头和传感器优化了对3Kx3K显示的支持，并能进行12ms全彩视频透视，同时还支持最新的Wi-Fi7无线协议。此外，第二代骁龙XR2平台的CPU能效也有所提升，这一提升对于穿戴眼镜等产品的续航能力有着非常大的帮助，甚至可以没有外置电池也能正常运行。
随着发布时间的临近，高通也在加紧优化骁龙8Gen3。最新曝光的工程机跑分显示，第三代骁龙8的性能提升明显。高通计划在11月份发布第三代骁龙8处理器。
4年前，高通发布了骁龙XR2平台，这也是全球第一个支持5G连接的XR平台，同时融入AI，可用于增强现实、虚拟现实、混合现实。今天，高通又带来了第二代骁龙XR2平台，GPU性能提升2.5倍、AI每瓦特性能提升8倍，支持最高10路并行摄像头和传感器优化支持3Kx3K显示，12ms全彩视频透视，支持最新的Wi-Fi7无线协议。骁龙XR芯片是高通专门为AR/VR/MR等产品定制的专门芯片产品，相较于骁龙手机芯片，少了基带集成，由此使得成本显著下降。
日前有博主在社交平台上分享旅游省钱妙招”，也就是所谓的去医院急诊室挂号吸氧。发帖人称：称如果订不到房，可以去三甲医院急诊挂号吸氧住宿，价格很低且舒适，挂号费只需要十几元，吸氧的费用大概三元钱一小时。急诊室的夜晚充斥着各种病人，根本不可能安静舒服；氧气并不是想吸就吸的，医生会对患者做相关检查，等待检查结果就需数个小时；且大医院吸氧位置有限，会被留给真正需要的人。
第三代骁龙8移动平台已确认将于本月24日发布，今日，一款搭载第三代骁龙8的华硕手机跑分流出，其CPU多核性能已经超越苹果的A16。根据跑分的成绩来看，第三代骁龙8移动平台单核2213分，多核7048分，多核超越A16芯片约10%，相较于骁龙8Gen2，单核提升9.7%，多核提升24%。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。
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。
高通即将推出其新款旗舰级SoC产品，也就是备受瞩目的第三代骁龙8平台。根据泄露的基准测试成绩，这款SoC的性能非常出色，但与苹果最新的A17Pro不同的是，高通采用了更为成熟的N4P工艺。如果第三代骁龙8的总体表现与A17Pro相当，这将使安桌旗舰机型更具竞争力。
不得不说着确实是记忆非常深刻的一堂课！10月13日消息，近日，西安财经大学的一块奖学金颁奖牌火了，据网传视频和图片显示，这块颁奖牌上写着：荣获ACCA奖学金￥50000”。乍看之下似乎并无不妥，而且令人艳羡，毕竟奖学金能达到5万，非常厉害了，但是，在50000的数字上方，则分别对应了百、十、元、角、分的中文，也就是说，实际上获得的奖金是500元。500和50000，这差�
首批高通骁龙8Gen3旗舰包括小米14系列、一加12系列、真我GT5Pro、魅族21系列、红魔9系列、荣耀Magic6系列、OPPOFindX7系列等等。高通骁龙8Gen3全球首发权也将在上述机型中诞生，厂商之间的新一轮竞争也就此开启。64位处理器64位系统64位应用，只有这三驾软硬层面的马车并驾齐驱时，才能让手机的运行效率得以最大限度的释放。
iPad16系列将搭载A18芯片的消息在网上传播。这份报告是由海通国际证券公司的分析师JeffPu发布的。苹果有可能将iPhone16系列的芯片命名为A17和A18Pro，或者与过去的命名方式保持一致。
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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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