站长之家（ChinaZ.com）2月8日 消息:据美国商标与专利局公布的最新清单显示，苹果获得了一项屏幕下Face ID技术专利，意味着未来iPhone机型可以将前置摄像头安置在屏幕下方。
苹果公司表示，在屏幕下方可以嵌入各种传感器，包括用于Touch ID的传感器、同步测量三维非接触手势（“空中手势”）的传感器、压力传感器、用于检测位置、方向和运动的传感器(如加速度计、磁性传感器(如罗盘传感器、陀螺仪和/或包含部分或全部这些传感器的惯性测量单元)、健康传感器等等。
另外，屏幕下方还可以嵌入各种光学传感器，例如自混合传感器（self-mixing sensors）、收集飞行时间(time-of-flight)光检测和测距(激光雷达)传感器、湿度传感器、湿气传感器、注视跟踪传感器等。
在专利中，还对“灵动岛”的位置进行了修改，通过使用一系列微小的透明窗口，这些窗口的外观尺寸和位置可以在显示器周围有效移动，从而有选择地激活和关闭不同的像素。苹果表示，由于他们设备使用的传统屏幕具有13层，经过这些区域的光传输最多可以减少80%，因此苹果未来可能需要减少包含传感器区域的层数。
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特斯拉目前新车型全部采用屏幕换挡的方式，不过因为不够直观、便捷，被不少车主吐槽。但特斯拉采用屏幕换挡的方式，实际上是为其自动换挡技术做铺垫近日，懂车帝就对特斯拉Cybertruck的自动换挡进行了实测。你觉得自动换挡有用吗？
小米SU7创始版已经开始交付约半个月时间，有不少车主在车机功能中没有找到摄像头除雾功能，担心在下雨天无法提供视觉支持。小米汽车在最新的问答中解释了相关问题。所以各位车主无需担忧除雾问题，SU7会自行解决，但需要注意镜头脏污问题。
小米汽车发布了小米SU7答网友问，对网友们关于车内摄像头的问题进行了详细解答。有网友提问，小米SU7是否配备了车内摄像头，以及能否关闭以保护个人隐私。这一设计不仅提升了驾驶安全性，也充分尊重了用户的隐私需求。
快科技4月10日消息，小米汽车今日晚间，发布了小米SU7答网友问（第十三集）。有网友询问，小米SU7有车内摄像头吗，能否关闭不让拍摄保护隐私？对此，小米汽车介绍，在方向盘和仪表屏之间有一颗用于驾驶员状态检测的摄像头。当检测到驾驶员闭眼、扭头、哈欠、使用手机接打电话等疲劳或分心行为时，系统会通过语音播报、中控屏弹窗等形式，提醒驾驶员注意安全驾驶。不过，该系统仅在车机本地进行行为判断和提醒，图像数据不会记录或对外传输，充分保护用户的隐私安全。如果不需要驾驶员疲劳/分心提醒功能的话，可以在中控屏的设置”-驾驶偏?
网络上流传着一些关于理想汽车车内摄像头拍摄色情图片的消息，引发了一些公众关注和担忧。理想汽车法务部迅速进行了辟谣和回应，表明这一事件完全是不法分子的恶意造谣和传播。理想汽车法务部呼吁广大公众知悉真相，不信谣、不传谣，共同维护一个健康、良好的网络环境。
近日社交平台上曝光了iPhone16的手机壳，根据摄像头开孔的位置来看，iPhone16采用了竖排双摄的设计，与iPhoneX相似。iPhone16和iPhone16Plus将支持空间视频录制，这也是苹果调整摄像头位置的一个重要原因。iPhone16系列预计会在今年9月份前后发布。
HuggingFace首次发布了其Idefics视觉语言模型，该模型于2023年首次亮相，采用了最初由DeepMind开发的技术。Idefics迎来了升级，新版本Idefics2拥有更小的参数规模、开放许可证以及改进的光学字符识别能力。Idefics2的发布是AI繁荣持续推出的许多多模态模型之一，包括Reka的新Core模型、xAI的Grok-1.5V和Google的Imagen2。
从yankodesign公布的iPhone16系列模具渲染图来看，标准版似乎是对经典iPhoneX设计的一次创新演绎，被形象地称为“iPhoneX灵动岛版”。在外观设计上，iPhone16与iPhoneX最为相似的地方在于摄像头的排列方式，然它们之间的显著差异则体现在屏幕上。这款芯片不仅将带来前所未有的性能提升，更有望让iPhone16成为苹果历史上性能最为强悍的标准版机型。
华为商城今日迎来全新旗舰机型——华为Pura70Ultra手机，定价9999元起。华为Pura70Ultra手机，凭借其业界首创的超聚光伸缩摄像头以及北斗卫星图片消息功能，引发了广泛的关注。在价格方面，华为Pura70Ultra提供了16GB512GB和16GB1TB两种存储版本，分别定价为9999元和10999元。
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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