三星电子于今年2月发布了Galaxy S23系列，搭载了高通骁龙8 Gen 2芯片，但有消息人士透露，三星正在开发一款名为Exynos 2400的自研芯片。韩媒MK报道称，三星计划在Galaxy S23 FE（粉丝版）中使用自研AP Exynos 2200，同时正在加紧研发Exynos 2400，旨在搭载于明年发布的Galaxy S24系列中。
但有疑虑的是，高通和三星在2022年签署了“多年”协议，使高通骁龙芯片成为Galaxy S旗舰手机中唯一的芯片，这也意味着Galaxy S24系列只会搭载骁龙芯片。Maeil商业新闻出版社证实Galaxy S23 FE即将推出，并将搭载去年的Exynos 2200处理器。该手机将在2023年下半年上市，价格约4184元人民币，但通过进行“设计变更”，三星提高了Exynos 2200的良品率。传言称，三星由于过热问题大幅降低了Exynos 2200 GPU的时钟速度，但目前尚无官方证实。
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三星将在下一代手机处理器Exynos2500上迈出一大步，会超过高通的旗舰处理器骁龙8Gen4。Exynos2500在能效和原始性能方面都要优于其竞争对手骁龙8Gen4。还有传言称三星可能会在其新款芯片中放弃使用自家NPU，转使用谷歌的张量处理单元，不过这一消息尚未得到官方确认。
三星正在研发折叠屏形态的粉丝版手机，包括横折和竖折两种形态，将命名为GalaxyZFoldFE和GalaxyZFlipFE。横折机ZFoldFE将会采用骁龙7系平台和三星自研的Exynos两种芯片。三星折叠机发布会上只会发布这两款粉丝版可折叠手机中的一款，但具体是哪一款目前还不清楚。
按照三星产品发布惯例，三星粉丝版将会在每年的下半年发布，尽管距离发布会还有一段时间，但已有迹象显示三星正在为旗舰GalaxyS24系列的粉丝版做准备。三星已经开始构建GalaxyS24FE的供应链，截至目前，三星已经选定了显示驱动集成电路的供应商，即韩国公司Anapass。随着产品发布的临近，我们可以期待三星在粉丝版设备上的更多创新和优化。
科技的进程日新月异，凡事敢于革故鼎新，才能立于时代潮头。作为新一代超高端智能手机，心系天下三星W24|W24Flip以奢品质感演绎创新科技，以至臻体验为精英人士构建折叠屏新选择。GalaxyAI融合本地于云端AI的技术优势，以诸多创新原生应用为心系天下三星W24|W24Flip深度赋能，将千年文化与现代科技融合，为精英人士缔造高雅的掌间享受，同时也将传承十六载的尊贵体验延续至AI时代，助力精英人士智能高效办公，创造更加辉煌的事业。
又一位头部网红遭遇全网封禁。@Thurman猫一杯因《秦朗寒假作业本》视频遭到行政处罚，并被视频号、抖音等多个平台封禁，原因是“与同事共同策划、编造视频”。如果让卡思为猫一杯事件总结教训，那应该就是:从2024年开始，虚构剧情即使没有让任何自然人受到名誉或财产伤害，也要承担社会责任，轻则道歉掉粉，重则封号退网，这是头部博主们必须警惕的边界线。
三星最新旗舰手机GalaxyS24系列的5G网络性能在全球大多数地区超过了苹果iPhone15系列，据一份最新的测试报告显示。Ookla机构收集了亚太地区、中东和非洲、欧洲以及北美的数据，并特别将该款手机与更早的机型进行了对比。这一消息对于喜爱三星和苹果产品的用户来说都是值得期待的好消息。
三星电子宣布将向更多Galaxy智能手机与平板电脑开通Samsung OneUI6.1升级，为更多用户带来GalaxyAI功能体验。率先搭载于三星GalaxyS24系列的Galaxy AI为消费者带来了出色的移动AI体验，如今，随着本次更新的开通，这一系列移动AI体验也将扩展到三星GalaxyS22系列，三星GalaxyZ Fold4与三星GalaxyZFlip4折叠屏手机，以及三星GalaxyTabS8系列平板电脑等更多Galaxy产品上。了解更多GalaxyAI的相关信息�
三星公司即将推出的GalaxyZFold6手机的电池容量没有发生变化，仍然为4400mAh，并且支持25W的充电速度。之前发布的GalaxyZFold5/Fold4/Fold3手机也都配备了相同容量的电池GalaxyZFold2则使用了更大的4500mAh电池，但其充电速度仍保持着非常保守的25W。用户可以通过以AXD3/4结尾的版本进行验证。
近段时间不少用户反馈，GalaxyS21/S22系列在系统更新后出现了屏幕绿线问题。三星印度公司对此决定，为GalaxyS21/S22手机用户免费换屏。这两方面的问题，也非常符合屏幕绿线原因的推测。
技术与艺术如同一枚硬币和谐共生的两面，古往今来，从历史悠久的大美陶瓷，到如今提升生活品质的智能设备，无一不蕴含着艺术与科技融合的精髓。作为折叠屏手机中的超高端旗舰，心系天下三星W24|W24Flip以传统美学演绎创新科技，将科技美学诠释得淋漓尽致。内外兼修的独特体验，以及新增的GalaxyAI应用，亦能让商务精英在工作与生活之间自如变频，激发非凡潜能。
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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