三星将在全球市场推出面向中端市场的Galaxy A54手机，该手机搭载三星Exynos 1380处理器。据透露，这颗处理器是Exynos 1280的替代品，仍采用5nm制程工艺，但CPU架构由2大核6小核改为4大核4小核。其中，大核为2.4GHz的Cortex A78，小核为2.0GHz的Cortex A55。GPU采用Mali G68 MP5。在GeekBench 5的跑分中，单核成绩为750，多核成绩为2696。
除此之外，Galaxy A54还支持UFS 3.1闪存、LPDDR4x和LPDDR5内存，屏幕显示升级至FHD+144Hz高刷，最高支持2亿像素相机拍照。据传Galaxy A54主摄仅为5000万像素，未来可能会推出搭载该处理器和2亿像素主摄的新手机。
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据荷兰科技媒体GalaxyClub报道，三星正在测试一款名为GalaxyA55的手机，该手机将会搭载Exynos1480处理器，预计将于明年发布。三星Exynos1480处理器的型号为S5E8845，内部代号为“Rose”。GalaxyA55将采用120HzSuperAMOLED屏幕，配备立体声扬声器，并具有IP67级别的防尘和防水功能，手机正面和背面都采用了大猩猩玻璃保护。
三星在印度正式发布了GalaxyS23FE新机，这款手机搭载了4nm制程的骁龙8Gen1和Exynos2200两种处理器。两种处理器版本分别面向美国市场和全球市场。这款手机的发布可能会对市场产生一定影响。
三星在10月6日举行的SystemLSITechDay2023活动中宣布，恢复其自研芯片计划，并推出全新一代自研芯片Exynos2400。该芯片基于三星先进的4nm工艺，性能表现非常出色。但可以肯定的是，这款全新的猎户座处理器Exynos2400将给三星带来更加出色的性能表现，让我们共同期待它的表现。
进入凉爽的秋日，人们也开始规划起自己的出游行程。三星GalaxyA545G还支持立体声杜比环绕音效，带来了细腻的音质和清晰的音效，为旅途中或者休息时，提供烘托氛围的曼妙音乐；6.4英寸FHDSuperAMOLED显示屏，精准还原真实色彩，惟妙惟肖地展现丰富细节，带来令人享受的沉浸式3D影音体验；5000mAh大容量电池搭配25W超级加速充电功能，提供超长续航体验，无惧电量担忧，满足全天候使用需求。如果你也需要一部拍照成像出色，视频记录稳定的手机，那三星GalaxyA545G一定包你满意。
三星GalaxyS23FE手机预计将于近期亮相，起售价为599美元。这款新机将配备6.4英寸AMOLED显示屏，支持60Hz-120Hz刷新率，峰值亮度达到1450尼特。三星GalaxyS23FE此前在我国工信部完成入网，感兴趣的消费者可以关注后续报道。
据爆料，三星GalaxyS24系列将会在全球市场提供Exynos和骁龙双版本，其中Exynos版搭载三星Exynos2400，骁龙版搭载骁龙8Gen3。GalaxyS24、GalaxyS24两款机型会有骁龙和Exynos两种选择，像北美会开售骁龙版本，韩国、欧洲则开售Exynos版本。目前GalaxyS24系列已经获得3C认证，其中GalaxyS24支持25W快充，GalaxyS24和GalaxyS24Ultra支持45W快充。
人们对于美好事物的追求就从未停止过。正面覆盖一块6.4英寸FHDSuperAMOLED显示屏，屏幕色彩十分惊艳；支持120Hz高刷新率，滑动时带来流畅丝滑的视觉感官体验。三星GalaxyA545G非常值得入手。
一年一度的中秋佳节也即将如约至。正面覆盖一块6.4英寸FHDSuperAMOLED显示屏，不仅色彩鲜艳真实，并且还能惟妙惟肖的呈现出更加丰富细节，仰仗立体声杜比环绕音效，带来了细腻音质和清晰音效，不论出游还是在家都可以感受到沉浸式3D影音体验；内置5000mAh大容量电池搭配25W超级加速充电功能，提供更加出色的澎湃续航体验，满足全天候多场景使用。中秋假期即将到来，如果
据博主@Tech_Reve消息，近期有传闻称三星将终止与AMD在移动GPU上的合作，但这一消息并不准确。虽然三星正在开发自己的GPU，但更像是AMDGPU的修改版。这款芯片继承了硬件加速的光线追踪和可变速率着色等高级图形功能实际应用中，该芯片的表现并未达到预期。
三星在明年即将发布的GalaxyS24系列机型上，重新回归双处理器版本战略。除了高通骁龙8Gen3处理器之外将搭载自家的Exynos2400处理器。只不过关于各个版本手机分配方式的决定已经进入最后阶段，不太可能再发生变化。
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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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