快科技5月5日消息，日前，华为向Mate 50系列推送了鸿蒙OS 3.0.0.302版本更新，更新包大小约336MB。
更新日志显示，此次更新优化了系统性能和部分场景操作，并优化了部分应用的使用体验。
据数码博主定焦数码”介绍，更新302版本后，华为Mate 50系列调度达到P60规格，CPU性能提升明显。
在202版本中，华为Mate 50系列CPU超大核、大核、小核频率为2.8GHz 2.58GHz 1.8GHz，升级302版本后，CPU直接满血，提高到3.19GHz 2.75GHz 1.8GHz。
CPU的性能释放能让手机面对高负载游戏场景时更流畅，并减少卡顿、场景等待时间等。
据了解，华为Mate 50、Mate 50 Pro均搭载高通骁龙8 ，采用台积电4nm工艺，CPU由单个超大核X2、三个大核A710、四个小核A510的组成，频率为3.2GHz、2.8GHz、2.0GHz。
性能提升的同时，骁龙8 功耗也有很大优化，官方称CPU功耗相比骁龙8降低约30%，GPU功耗降低最高也有30%，平台整体功耗相比骁龙8下降了15%左右。
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今日，华为发布升级公告，华为MatePad2023、华为MatePadPro12.6英寸2022两款平板开启鸿蒙HarmonyOS4.2公测。新版本为用户提供更简单易用的功能、更丝滑流畅的操作、更纯净安全的系统。在升级前将所有重要数据备份至PC或云端，特别是QQ、微信、第三方软件单独迁移备份，并确认备份内容完整有效，否则可能存在数据丢失风险。
日前，华为公布鸿蒙OS4.2百机升级计划，首批24款设备目前已经开启公测招募。24款设备中有17款是手机，分别为华为Mate60系列、Mate50系列、Pocket2系列、MateX5系列、MateX3系列以及P60系列。快科技注:拦截应用内摇一摇”广告跳转功能，在今年3月的鸿蒙OS4.0.0.200新体验版中已经支持，但彼时更新日志没有说明。
据用户反馈，华为Mate60Pro最新推送了鸿蒙OS4.2.0.120系统更新。新版本更新包体积620MB，主要变化是新增了几何派对/贴纸主题等。安全合入2024年4月安全补丁，增强系统安全。
博主定焦数码爆料，华为P70系列会在最近几天上市开卖，不举办发布会，预计产品会在第三方渠道溢价销售。值得注意的是，华为Mate之父李小龙已经换上了华为P70新机，出于保密需要，微博尾巴显示是HarmonyOS设备”。在核心配置方面，华为P70系列会与去年的Mate60系列保持一致，也就是麒麟9000S，另外还支持双向卫星通信。
今日，华为官方发布HarmonyOS4.2正式版升级计划，华为Mate60、Pocket2、MatePadPro13.2英寸、智慧屏V5及WATCHUltimate等22款设备今日起开启升级。具体机型如下：手机：华为Mate60、华为Mate60Pro、华为Mate60Pro、华为Mate60RSIULTIMATEDESIGN、华为Pocket2、华为Pocket2艺术定制版、华为MateX5、华为MateX5典藏版。根据华为升级预告，华为Mate50系列、P60系列、nova12系列等设备将于5月中旬起升级鸿蒙OS4.2正式版。
今年，华为手机的任务仍然繁重，P70之外有Mate70系列。Mate70系列将在6个月后推出，新款芯片性能更强，影像表现也更出色。Mate70系列的备货量预计将比前一代产品Mate60系列增加40%～50%，这将显著缓解供应压力。
华为官方于今日发布了HarmonyOS4.2的正式版升级计划。此次升级包括华为Mate60、Pocket2、MatePadPro13.2英寸、智慧屏V5以及WATCHUltimate等22款设备，从今天起陆续开启升级。根据华为的预告，华为Mate50系列、P60系列、nova12系列等设备将于5月中旬起升级至鸿蒙OS4.2正式版。
AITO问界汽车宣布，华为智驾大师赛正式开启。此次比赛活动时间：2024年4月12日10:00:00-2024年5月11日23:59:59活动车型为：搭载HUAWEIADS高阶智能驾驶系统的鸿蒙智行车型。6-10名城市瓜分20万积分。
日前，华为宣布P系列正式更名华为Pura”，新款手机将被命名为华为Pura70”。15日深夜，华为Mate系列之父、华为终端BGCTO李小龙转发华为Pura70预热视频时表示：就要来啦。此前有爆料称，华为Pura70系列随时有可能上架华为商城，预计会和华为Mate60系列一样，将加入先锋计划，即新机正式发布前先在华为商城预售。
根据数码闲聊站的爆料，华为Mate70系列的主摄将全系采用豪威传感器，标准版将配备OV50H主摄高配版将搭载OV50K主摄。OV50K是豪威今年量产商用的一颗全新传感器，拥有1/1.3英寸大底，最大的亮点是支持LOFIC技术。该系列产品将与同期发布的iPhone16系列进行竞争。
OpenBioLLM-70B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型，专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调，能够理解和生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中展示了超越其他类似规模开源生物医学语言模型的优越性能，并且在与更大的专有和开源模型如GPT-4、Gemini、Medtron-70B、Med-PaLM-1和Med-PaLM-2的比较中也展现了更好的结果。
Lawdeck是一款利用人工智能技术的在线法律平台，旨在自动化律师事务所的80%例行工作。它可以通过分析输入的详细信息，为用户提供最佳的法律策略，并生成完整的文件供用户编辑和共享。
ChatALL是一款桌面客户端软件，它允许用户同时与多个大型语言模型（LLMs）基础的AI聊天机器人进行对话，帮助用户发现最佳的对话结果。这款软件的主要优点在于其能够并发发送提示给不同的AI机器人，从而快速比较它们在不同任务上的表现，并找到最适合的机器人。产品背景信息显示，ChatALL适合于希望从LLMs中找到最佳答案或创作的专家、研究人员以及LLM应用的开发者。目前，ChatALL是免费提供给用户的。
TTS Generator AI是一款创新的免费在线文本转语音工具，利用先进的AI技术将书面文本转换为高质量、自然流畅的音频。该工具适用于各种用户，包括需要听觉学习材料的学生、想要听长篇文件的研究人员以及希望使其书面内容更易访问的专业人士。TTS工具的一大亮点是它能够支持各种文本格式，从简单的文本文件到复杂的PDF文件，使其非常灵活。
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NextChat是一个多功能的AI聊天服务平台，支持与领先的大型语言模型（LLMs）兼容，允许用户轻松部署团队范围内的AI辅助工具。它提供了一个优雅的用户界面，集中管理所有数据，并提供统计追踪团队AI使用情况的功能。此外，它还包括反馈分析工具，帮助用户聆听并分析其受众。NextChat支持OpenAI和Gemini模型，是一个面向所有人的AI基础设施，旨在提供个性化的AI聊天服务。
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Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案，支持多平台，帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储，确保隐私和轻松访问，同时支持多种尖端人工智能模型，提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能，释放创造力，支持Markdown、引用、令牌估计等功能，为思维提供广阔的发展空间。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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。
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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。
