真我GT Neo5 SE在今天下午发布,新机不仅搭载了第二代骁龙7 旗舰芯,屏幕也十分给力。新机搭载Neo5同款屏幕,同样是6.74英寸1.5K柔性直屏,高画质与低功耗兼具。
同时支持144Hz满血电竞刷新率,4档应用刷新率自定义,游戏画面更加流畅。
值得一提的是,该机具有1400nit超高亮度,100% P3色域覆盖,10.7亿色彩显示,并且支持2160Hz PWM高频调光,达到旗舰级护眼。
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真我GT Neo5 SE在今天下午发布,新机不仅搭载了第二代骁龙7 旗舰芯,屏幕也十分给力。新机搭载Neo5同款屏幕,同样是6.74英寸1.5K柔性直屏,高画质与低功耗兼具。
同时支持144Hz满血电竞刷新率,4档应用刷新率自定义,游戏画面更加流畅。
值得一提的是,该机具有1400nit超高亮度,100% P3色域覆盖,10.7亿色彩显示,并且支持2160Hz PWM高频调光,达到旗舰级护眼。
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今天,真我宣布将于4月11日推出真我GTNeo6SE。该机首发采用全新一代旗舰无双屏,徐起表示,这是4000元以内最佳的手机屏幕。在屏幕提升之余,它还带来了极致性能、超长续航以及旗舰级AI等超越同档产品的表现。
今天,realme的徐起公布了真我GTNeo6SE的真机照片。真我GTNeo6SE采用了超窄边微曲屏设计,拥有机圈最帅正脸,质感无敌,手感无敌。这块无双屏还支持LTPO技术,并采用了业内领先的8TLTPO技术,以实现更低的闪烁率和更稳定的刷新率变化,同时降低综合能耗。
今日,华为正式宣布,华为P系列全面升级为华为Pura系列,并官宣新机为华为Pura70系列。华为Pura70系列线下已经分货,共四款机型,分别为Pura70、Pura70Pro、Pura70Pro、Pura70Ultra。考虑到华为新品习惯在上午10:08、中午12:08、下午18:08开售,打算入手Pura70系列的用户可在这三个时段关注华为商城。
中关村在线消息:最近,中关村在线收到了真我GTNeo6SE发布会的邀请函。邀请函内的卡片上写着“无论对手怎么变,我们都是永远的旗舰射门员”,邀请函本体则是模仿了足球界知名的金靴奖奖杯造型,这一奖项授予每届世界杯上进球数量最多的球员,正好契合真我GTNeo6SE旗舰射门员的定位。随着发布会的临近,无疑让外界对这款手机充满期待。
真我GTNeo6SE将于4月11日14点正式发布,不少消费者在期待这款高能电竞旗舰手机。为满足消费者第一时间入手真我GTNeo6SE的需求,京东携手realme打造“先人一步”计划,提供新品现货抢先发货,发布会结束后就能下单,最快第二天就能收到新手机。想抢先体验真我GTNeo6SE,那就趁现在来京东预约新机,发布会后第一时间下单,享现货抢先发。
今天下午,真我突然宣布调整真我GTNeo6SE发布会时间,由原定的4月11日下午14点改至上午10点。期待与大家一起见证新一代旗舰射门员”的诞生。真我的使命是无论竞争对手如何变化,都要成为永远的旗舰射门员。
真我官方宣布,真我GTNeo6SE已在各大平台开启预约,新品将于下周正式发布。新机首发采用6000尼特无双屏,刷新了全球手机屏幕亮度的纪录,显示效果出色。realme徐起表示,无论竞争对手如何变化,真我始终都是旗舰射门员,该机将在下周正式登场。
真我官网公布了真我GTNeo6SE保外维修价格,最贵的两大备件分别是主板和屏幕,其中主板保外维修价格是1299元起步,屏幕组件价格是580元。值得注意的是,这块屏幕是全球第一款亮度达到6000尼特的手机屏,官方称之为无双屏”。这款屏幕首发绿野AI护眼技术,引入了主动眼部疲劳检测功能,能智能检测用户的疲劳状态,并根据情况调节护眼方案,实现了对刷视频、阅读电子书等各种场景的全面适配。
真我GTNeo6SE已官宣将于本月正式发布,目前关于该机型的Geekbench跑分已曝出。真我GTNeo6SE将搭载第三代骁龙7移动平台,将是真我GTNeo系列中性能最强悍的一款手机。realme真我负责人徐起表示,无论竞争对手如何变化,真我始终都是旗舰射门员,新机将于下周与我们见面。
今天,真我宣布GTNeo6SE回归首发价,4月24日-29日限时返场,12GB256GB仅需1899元,16GB256GB仅需2099元,16GB512GB仅需2399元。和同档位竞品相比,真我GTNeo6SE最大优势之一是采用8TLTPO屏幕,这是一块6.78英寸AMOLED旗舰级屏幕,2780*1264分辨率,支持0.5-120Hz自适应刷新率,带来丝滑的高刷显示。在参数配置方面,真我GTNeo6SE搭载了第三代骁龙7处理器,后置5000万像素IMX882主摄和800万像素超广角镜头,主摄支持OIS光学防抖,并搭载了5500毫安时大电池,支持100W闪充。
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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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