最近有网友爆料称，联想的小新轻薄本因为换用了低温焊工艺而出现了质量问题，引发关注，刚刚联想小新笔记本官微也做了回应，强调低温焊符合国家标准，而且他们的售后显示跟常温焊在返修率上没有差异。
联想解释说，低温锡膏焊接是一项电子产品生产线成熟的且更加环保的技术。新型低温锡膏主要成分是锡铋合金，熔点为138℃，低于138℃时均为稳定固体状态。
低温锡膏的焊接温度为180℃，显著低于常温焊接的250℃焊接条件，因此元器件热变形更小，主板质量更加稳定可靠。同时，焊接能耗低，更加节能环保。该技术是业界的一项成熟技术，已经被广泛应用于电子产品的生产制造中。
联想表示，低温锡膏焊接技术符合国家国际标准，且经过多年大批量认证。联想有严格的研发测试过程，均达到国家以及国际质量标准。
轻薄本产品在正常使用情况下，内部各器件温度在70-80℃左右，极限温度低于105℃，该温度远低于低温锡膏软化阈值，长期正常使用不存在可靠性问题。
最后，联想强调，根据历年小新轻薄本售后数据，采用低温锡膏焊接技术的机型和常温锡焊技术的机型之间返修率没有差异。
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凤凰网科技讯9月19日，所有很多投资人和用户问理想是否做手机，对此，理想汽车创始人、董事长兼CEO李想发文回应。关于“宋紫薇跳槽去理想汽车”的话题冲上了热搜，宋紫薇曾任iQOO产品经理，根据网上流出的截图，宋紫薇貌似已经在iQOO离职，随后又传出她入职理想汽车的消息，网友猜测理想汽车可能是要造手机了。
LG宣布将批量生产用于笔记本电脑的17英寸可折叠OLED面板，这是继2020年首次量产用于笔记本电脑的13.3英寸可折叠OLED面板后，再次扩大了产品线。LG的17英寸可折叠OLED面板采用了以往用于汽车显示器的串联式OLED组件，大大延长了使用寿命，适用于IT设备。嵌在面板内的触摸传感器增强了触摸性能，提供了类似于用真正的手写字的触觉体验。
前不久，关于宋紫薇离职”的话题引起热议，众多网友纷纷猜测这位原iQOO手机产品经理下家会去哪里。理想汽车CEO李想对宋紫薇入职理想汽车的传闻进行了回应。同年7月初，宋紫薇在iQOONeo发布会上首次亮相。
设计一款机器人的难度是有目共睹的，这是由于机器人的物理结构、感官和运动布局以及行为之间存在着非常复杂的相互依存关系。每个机器人的众多细节都会经由人类设计师数月或数年来的反复构思、原型设计和测试，最终手动确定。「幸运的是，AI有自己的想法。
谷歌母公司Alphabet的首席执行官SundarPichai最近表示，将与惠普合作，在印度生产笔记本电脑Chromebook。Chromebook将在印度南部钦奈附近的FlexLtd.工厂生产，惠普自2020年以来一直在那里生产笔记本电脑和台式电脑。该公司希望在寻求建设一家电动汽车生产厂的同时，建造一家电池储能生产工厂。
LG正式发布了全新的笔记本LGGram17Fold，搭载了一块17英寸可折叠OLED屏幕。在这块屏幕采用了一种专业材料，可以尽量减少屏幕折叠部分的褶皱，通过了30000次折叠测试，耐用性是得以保证的。这款折叠屏笔记本仅在韩国发售，售价为499万韩元。
视频博主佛山电翰”迅速走红，因其外貌酷似演员张翰，发布在工厂打螺丝的视频，因其特别的甩手动作走红网络，吸引了许多网友的关注。除了外貌撞脸张翰外，视频中洗脑的萨克斯背景音乐，与工友整齐划一、富有节奏感的拧螺丝动作都给网友带来了视觉上不错的体验，并引发各行业打工人”的争相模仿。我们是厂里的兼职，车间是比较自由的，平时手里拧的是椅子升降器的底盘，是正常出货的，直播是允许的，不会影响实际工作。
“联想已转型成为智能化大潮下全程陪伴客户智能化转型的厂商，为客户提供转型咨询、方案设计和实施部署以及持续的运营服务。这也是联想的新定位。王立平介绍说，联想已经不再是大家传统印象中的硬件厂商，联想新的定位是希望在智能化转型大潮下，为客户提供从咨询到运维全周期陪伴式服务，“这也是联想与跟其他厂商最大的差异所在”。
iPhone12辐射超标一事影响还在不断扩散，你觉得影响严重吗？无线通信终端的电磁辐射过大时会对人体身心健康造成一定影响，在长期超标电磁辐射下，人会感到躯干疲劳、眼睛疲倦、肩痛、头痛、困顿、不安等。从目前情况，如果此类超标，那么是可以通过软件更新来解决的。
苹果12手机的辐射问题引起了全球各国的关注。国内一些厂商对苹果12和13等机型进行了检测，发现部分机型的手机辐射值超过了4W/kg的标准。苹果公司还表示，已向法国监管机构提供了多份实验结果，证明该手机符合相关规定，这些实验结果由苹果公司和第三方实验室提供。
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。
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。
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