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高通公司即将在2023年的骁龙峰会上发布全新的骁龙8Gen3移动平台。峰会将于10月25日至10月26日举行，主题为“AI”。在骁龙8Gen3发布后，各大品牌将陆续推出搭载这款全新移动平台的新旗舰产品，包括小米14系列、一加12系列、真我GT5Pro、魅族21系列、红魔9系列、荣耀Magic6系列、OPPOFindX7系列等等。
小米14系列旗舰手机将于10月底发布。在社交媒体上曝光了小米14Ultra的相关配置。也有爆料称小米14Ultra可能会支持超声波屏下指纹，进一步提升了用户的使用体验。
博主数码闲聊站暗示，小米14会在本月发布，该机将会首发高通骁龙8Gen3移动平台。高通骁龙8Gen3由1颗主频高达3.19GHz的ArmCortex-X4超大核，5颗Cortex-A720大核和2颗Cortex-A520小核心组成，GPU为Adreno750。目前小米14系列已经获得入网许可，标准版支持90W有线快充，Pro版支持120W有线快充。
华硕将于本月24日推出一款搭载第三代骁龙8移动平台的手机。该手机的CPU多核性能已经超越苹果的A16芯片，多核提升约10%。无论是语音识别、图像处理还是自然语言处理，骁龙8Gen3都能轻松驾驭。
雷军在社交媒体上发表了一条消息，称大家不要着急，因为这次的产品非常强大。小米14系列手机将在本周开始预热发布会内容丰富，标准版和专门为女性设计的机身都将推出。小米14系列将推出两款新机，分别是小米14和小米14Pro，系统方面甚至有望搭载小米自研系统。
博主数码闲聊站暗示，小米14系列超大杯版本小米14Ultra搭载高通骁龙8Gen3移动平台，采用2K中置挖孔微四曲屏，后置环形四摄，主摄是LYT900。索尼LYT900是索尼IMX989的优化版本，拥有1/0.98英寸超大底。值得注意的是，和小米13Ultra一样，小米会先发布小米14和小米14Pro，后续再单独推出小米14Ultra，值得期待。
小米14系列将会推出一款大杯版本的小米14Ultra，该手机将搭载高通骁龙8Gen3移动平台，配备2K中置挖孔微四曲屏和环形四摄后置相机。后置相机包括主摄和副摄等相机主摄将采用索尼LYT900传感器。
一款名为骁龙8Gen3ForGalaxy的手机在Geekbench6多核测试中获得约7400分的成绩，相较于搭载骁龙8Gen2ForGalaxy的三星S23在该测试中5106的得分，骁龙8Gen3ForGalaxy在多核性能上提升了近45%。博主@i冰宇宙随后爆料称搭载骁龙8Gen3ForGalaxy的三星S24多核跑分仅6700分，这意味着骁龙8Gen3ForGalaxy在多核性能上的提升幅度约为24%。期待高通骁龙8Gen3的正式亮相。
博主@数码闲聊站爆料了魅族21系列手机的新信息。魅族21系列目前在国行版备案有M461Q/M481Q两款机型，其中新机的超窄直屏将进行换代升级，首批搭载骁龙8Gen3处理器。魅族21系列手机的具体发布时间尚未确定，预计将于今年年底或明年初与大家见面。
小米14Pro高配机型已经在国内获得认证，型号为23116PN5BC，并支持120W超级快充，与前代保持一致。小米14Pro这次将配备4800mAh左右的电池，在影像旗舰中表现不错。23116PN5BC的代号中“2311”意味着23年11月发布，考虑到10月骁龙8Gen3就会发布，小米14系列最早应该会在11月初就登场，赶在双11之前开售。
x-crawl 是一款基于 Node.js 的 AI 辅助爬虫库，它通过强大的 AI 辅助功能，使得爬虫工作变得更加高效、智能和便捷。它支持对动态页面、静态页面、接口数据以及文件数据的爬取，同时提供了自动化操作、键盘输入、事件操作等控制页面的能力。此外，它还具备设备指纹、异步同步、间隔爬取、失败重试、轮换代理、优先队列和记录爬取等功能，以适应不同的爬取需求。x-crawl 拥有类型，通过泛型实现完整的类型，基于 MIT 许可发布，适合需要进行数据爬取的开发者和企业。
MetaCLIP是一个开源的机器学习模型，用于图像和文本的联合表示学习。它通过一个简单算法对CLIP数据进行筛选，不依赖于先前模型的过滤，从而提高了数据的质量和透明度。MetaCLIP的主要贡献包括无过滤的数据筛选、透明的训练数据分布、可扩展的算法和标准化的CLIP训练设置。该模型强调数据质量的重要性，并提供预训练模型，以支持研究人员和开发者进行控制实验和公平比较。
AI Town是一个基于MIT许可的可部署启动套件，用于构建和定制您自己的AI城镇版本。这个项目受到了研究论文'Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior'的启发，旨在提供一个强大的基础平台，旨在被扩展。后端原生支持共享全局状态、事务和模拟引擎，适用于从简单的项目到可扩展的多人游戏。
Vanna是一个使用Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源Python框架，用于SQL生成和相关功能。它通过训练RAG模型，将自然语言问题转换为SQL查询，从而允许用户以提问的形式与数据库进行交互。Vanna的主要优点包括高准确度、安全性、私有性、自学习能力，并且支持任何SQL数据库。
fal.ai 是一款面向开发者的生成媒体平台，提供了业界最快的推理引擎，可以让您以更低的成本运行扩散模型，创造出全新的用户体验。它拥有实时、无缝的 WebSocket 推理基础设施，为开发者带来了卓越的使用体验。fal.ai 的定价方案根据实际使用情况灵活调整，确保您只为消耗的计算资源付费，实现了最佳的可扩展性和经济性。
Chat With Llama 3 是一个开源的聊天机器人，由Meta AI开发。它能够进行多种智能对话，包括解释复杂概念、创作诗歌、编写代码、解决逻辑谜题，甚至帮助用户给宠物起名。这个聊天机器人的主要优点在于它的多功能性和开源性，使其可以被广泛地应用于各种场景，并且可以根据需要进行定制和改进。
AI图片生成与搜索是一个在线平台，利用先进的人工智能技术，允许用户快速生成或搜索各种风格的AI图片。该技术的重要性在于它能够极大提高设计和创意工作的效率，同时降低成本。产品的主要优点包括丰富的图片资源、高效的生成速度、以及用户友好的界面。产品背景信息显示，这是一个面向广大创意工作者和设计师的工具，旨在帮助他们快速实现创意构想。目前，该产品提供免费试用，但具体价格和定位信息未在页面中提供。
OpenPerplex是一个提供广泛知识资源的在线平台，它通过整合多种信息源，为用户提供了一个便捷的知识获取渠道。该产品以其丰富的信息量、高效的检索能力和友好的用户界面而受到用户的青睐。它不仅适用于个人学习，也适合专业人士进行深入研究。
JavaVision是一个基于Java开发的全能视觉智能识别项目，它不仅实现了PaddleOCR-V4、YoloV8物体识别、人脸识别、以图搜图等核心功能，还可以轻松扩展到其他领域，如语音识别、动物识别、安防检查等。项目特点包括使用SpringBoot框架、多功能性、高性能、可靠稳定、易于集成和灵活可拓展。JavaVision旨在为Java开发者提供一个全面的视觉智能识别解决方案，让他们能够以熟悉且喜爱的编程语言构建出先进、可靠且易于集成的AI应用。
AI-Powered Background Removal（AI驱动的背景移除）是一款基于AI技术的在线工具，它能够快速且高效地从用户上传的图片中移除背景。该工具的主要优点在于其隐私保护和本地执行能力，即图片处理在用户设备上完成，无需上传至互联网，保证了数据的安全性和处理速度。此外，作为一款开源且完全免费的工具，它极大地释放了用户的创造力，无需担心成本问题。
SearchForJohn是一个在线搜索工具，旨在帮助用户快速找到所需的信息。它以简洁的界面和高效的搜索算法为特点，为用户提供了一个便捷的信息检索平台。该产品的主要优点包括快速响应、准确的搜索结果和用户友好的界面设计。SearchForJohn的背景信息显示，它是由一群对搜索技术充满热情的开发者创建的，旨在解决用户在信息过载时代中寻找特定信息的难题。目前，该产品提供免费试用，但具体价格和定位信息未在页面上明确展示。
OpenBioLLM-8B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，能够理解并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的表现超越了其他类似规模的开源生物医学语言模型，并与更大的专有和开源模型如GPT-3.5和Meditron-70B相比也展现出更好的结果。
小悟空是一个集成了多种智能工具的网站，旨在提高个人和团队的创作效率和运营效果。它通过提供诸如文章生成、视频脚本创作、笔记创作等多样化功能，满足不同用户在内容创作、个人表达、学习教育等方面的需求。产品背景基于人工智能技术，结合大数据分析，为用户提供个性化、高质量的服务。价格定位为免费试用，部分功能付费，以适应不同用户的需求。
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YouTube Transcript Generator可以下载任何YouTube视频的转录文本，并提供复制、下载、搜索和转换等功能。通过AI将YouTube转录文本转换为文章或博客帖子。
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TinderProfile.ai是一个使用AI技术分析用户自拍和照片，生成一组高质量、专业外观的图片，以确保在约会档案上留下良好的第一印象，增加用户获得更多匹配的机会。
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。
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