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vivoX100Pro获得入网许可，型号为V2309A，该机首发搭载联发科天玑9300移动平台。联发科天玑9300基于台积电N4P工艺制程打造，首次采用全大核架构设计。拥有4颗超大核心的天玑9300将会是苹果A17Pro强有力的竞争对手，首发搭载天玑9300的vivoX100Pro将于11月份亮相。
博主数码闲聊站爆料，vivoX100系列将会在11月份亮相，该机首发搭载联发科天玑9300移动平台，这将是联发科最强悍的5GSoc。联发科天玑9300基于台积电N4P工艺制程打造，首次采用全大核架构设计。在全大核CPU架构的天玑9300旗舰芯片的加持下，vivoX100系列将拥有更强悍的性能，它将对标搭载A17Pro的iPhone15ProMax。
按照vivo手机以往的发布惯例，X100系列将会在下月与我们见面。vivoX90系列首发了联发科天玑9200芯片，并独占了近4个月的时间，结合出色的系统调教，让我们真正见识到了天玑芯片的强悍性能已不输于骁龙。这两款首发首发天玑9300的vivoX100系列值得期待。
博主数码闲聊站暗示，高通骁龙8Gen3旗舰会在10月份发布联发科天玑9300旗舰将在11月份亮相。结合此前披露的信息，首款搭载联发科天玑9300移动平台的旗舰是vivoX100系列。这一设计有望在性能上挑战苹果芯片，与已经发布的A17Pro正面对决。
快科技9月17日，博主数码闲聊站透露，联发科将在今年Q4推出天玑9300移动平台，这颗芯片由4颗超大核Cortex-X4和4颗大核Cortex-A720组成，有可能会追赶上苹果A17Pro，目前A17ProGeekbench6单核跑分接近3000分，多核跑分超过了7700分。目前旗舰手机芯片的CPU通常由8核组成，一般包括超大核、大核、小核。拥有4颗超大核心的天玑9300将会是苹果A17Pro强有力的竞争对手，值得期待。
博主数码闲聊站暗示，vivoX100系列测试了卫星通信技术，这将是行业首款支持卫星通信的天玑旗舰。此前在7月份，vivo展示过卫星通信样机，该样机基于X90Pro打造，采用的是紫光展锐方案，搭载紫光展锐首颗卫星通信SoC芯片V8821。这套方案将会在vivoX100系列上正式商用，届时vivoX100系列是行业第一款在天玑平台上做到卫星通信的大众旗舰手机。
感谢IT之家网友、软媒新友1933769、软媒新友2064893、软媒用户1711756和华科学霸的线索投递。vivo一款机型已在工信部完成入网，型号为V2309A。数码闲聊站进一步爆料称，vivo将在年底以前发布最新的影像旗舰vivoX100Pro，并预计vivoX100Pro将在明年发布。
联发科天玑9300由4颗Cortex-X4超大核、4颗Cortex-A720大核组成。其中1颗X4超大核频率是3.25GHz，另外3颗X4超大核频率是2.85GHz，大核Cortex-A720频率是2.0GHz，没有小核心。vivoX100系列将会首发搭载联发科天玑9300芯片，该机将于11月中下旬登场。
不知不觉已进入2023年第四季度，又一年接近尾声，联发科与高通的最新旗舰Soc也即将登场亮相。数码博主数码闲聊站”爆料称，联发科天玑9300最新样机频率为3.25GHz，CPU调度1*X43*X44*A720，GPU为ImmortalisG720MC12。vivoX100系列将首发搭载天玑9300，新机将于11月正式亮相，值得期待。
目前vivoX100Pro已获得入网许可，有望在年底发布。知名数码博主数码闲聊站”曝出了关于vivoX100Pro的部分影像配置信息。按照vivo发布新机的惯例，X100系列有望在12月与我们见面，敬请期待。
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。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。
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