一加手机今日表示，即将发布的一加Buds Pro 2无线耳机不仅是音质大师，还是颈椎健康管家，并且是首款能保护颈椎健康的旗舰耳机。
据官方介绍，一加将与北京体育大学进行合作，在新款耳机内加入颈椎健康检测，提供承重报告，另有北体大专业团队的颈椎保健操。
不仅如此，一加Buds Pro 2还具有一键进入专注模式，自带多首白噪音可任选，可帮助用户提高效率。
此外，新款耳机再次刷新行业延时新纪录，仅有54ms全链路延时，让用户在游戏时实时返耳，响应更及时。
降噪方面，这款耳机的降噪深度可达48dB，较上一代的40dB降噪深度有大幅提升，最高99.6%有效噪声消除，另有4000Hz超宽频人声降噪。
一加Buds Pro 2将与一加11新旗舰在1月4日同时登场。
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随着「五一」将近，旅游市场持续升温，得益于更长的假期，跨境出游成为不少消费者的优先选择。但对于国内游客来说，跨境出游仍面临着不少门槛，尤其是语言、文化不同所带来的交流障碍，成为出国旅游时须待解决的问题之一。相比旅客扎堆的热门国内景点，跨境出游不仅能避开人潮拥挤与交通不便提供了更丰富广阔的旅行路线，使游客们体验到别样的山川河湖与异域文化。
OpenAI为开发者添加新功能，以增强对微调的控制，并宣布新方法来构建与OpenAI的自定义模型。这意味着开发者可以开发和训练一个特定于某个组织、业务领域、任务需求的模型。丰富的文档和社区支持:OpenAI提供了丰富的文档、教程和案例研究，以帮助开发者了解如何最有效地使用其工具和服务来构建自定义模型。
苹果公司于4月25日发布了iOS17.5、iPadOS17.5、macOS14.5和watchOS10.5的第三个公测版。这些更新的内容与昨天发布的Beta3版本完全相同，并邀请用户进行测试体验。还需要服从苹果公司的公证程序并公布透明的数据收集政策。
根据最近发布的Android15DeveloperPreview2代码，一项隐藏特性被发现：检测用户是否正在使用手机，如果处于未使用状态，则自动关闭屏幕。默认情况下，在30秒内未使用手机时会自动息屏，再过5秒后会自动锁定屏幕。然代码并没有提及实现方式，可能是借助前置摄像头来判断用户当前是否正在使用手机。
Midjourney最近推出了一个有趣的新功能——Room，为用户提供了一个协作和社交平台。在这个功能中，用户可以一起创建和分享图像，并参与实时聊天。Midjourney通过引入Room功能，为用户提供了一个探索、合作和分享他们人工智能艺术创作过程的平台。
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。
博主TiborBlaho在推特上披露了ChatGPT即将推出的新功能和改进，尽管关于GPT-5的具体信息尚未公开，但OpenAI显然已经在为ChatGPT的下一步发展做准备。新版用户界面:界面将进行优化，部分元素将被隐藏或重新设计。小部件功能，包括天气、计算器、体育、财经、时区差异等。
近日华为开启了密集的新品发布，每天通过官微发布新产品。今天上午华为将推出FreeBudsLipstick2口红耳机，10:08开启预售，4月18日正式开售。耳机回盒充电5分钟，可获得约2小时音乐续航时间，总续航时间长达30小时。
一加Ace3Pro将采用1.5K曲面屏，搭载高通骁龙8Gen3平台，并配置了16GB内存和1TB存储空间。其后置摄像头为5000万像素主摄。一加Ace3Pro将不再采用类似的设计语言是采用全新设计，并且中框会升级为金属材质，值得期待。
小米14和小米14Pro手机迎来了重要的系统更新。此次更新的一大亮点在于，小米14Ultra的出色影像功能被下放至这两款手机上，为用户带来了更为卓越的拍照体验。此次更新的推出，将进一步提升小米14和小米14Pro手机在市场上的竞争力，同时也展现了小米在影像技术方面的持续创新和领先地位。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
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。
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