快科技6月24日消息，AGM现在推出了PAD P1三防平板，搭载联发科Helio G99处理器，售价为199美元（约合人民币1430元）。
AGM作为国内少数专注手机防护的品牌，一直在深耕户外三防数码产品的设计，为工程人员、野外工作者甚至探险家提供数码硬件，满足在高温、高湿、高海拔、严寒、风沙泥浆等环境的使用需求。
据了解，新款平板采用了一块10.36英寸屏幕，具有1200*2000分辨率，内置7000mAh大电池。
处理器采用的是联发科Helio G99芯片，6nm工艺制造，GPU为Mali-G57MC2，并且配备8GB内存以及256GB存储。
此外，AGM PAD P1三防平板配有双立体声扬声器、支持双SIM卡、运行安卓13系统、另通过了IP68和IP69K认证。
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备受瞩目的RedmiPadPro已在小米商城亮相，并定于4月10日晚上7点与RedmiTurbo3一同登场。从曝光的海报中我们可以看到，RedmiPadPro至少提供了三款别致的配色选择，充分满足不同消费者的审美需求。我们期待它在4月10日的发布会上能够带来更多惊喜和亮点。
荣耀在海外正式发布了X7b5G新机，这款手机是荣耀X7b4G的升级版本，于2023年12月首次亮相。与原版相比，荣耀X7b5G采用了联发科天玑6020SoC，并搭配8GB运行内存和256GB存储空间。该机的售价尚未公布。
台电即将推出的M50Mini平板电脑是一款功能丰富、性能强大的设备。这款8英寸小平板新品搭载了8.7英寸的IPS屏幕，为用户提供了出色的视觉体验。M50Mini价格尚未公布，预计很快将会上市与大家见面。
RedmiPadPro目前已经官宣，将在4月10日的发布会上与RedmiTurbo3同台发布。官方在预热中揭晓新机的充电和续航配置，其内置10000mAh超大电池，配合上澎湃OS深度休眠模式，待机时长最高可达56.7天。33W的快充可以让充电时间更快，同时还支持反向充电，化身成10000mAh的充电宝，为手机等设备应急补电。
vivoY200i确实已经在中国电信终端产品库现身，型号确定为V2354A。这款手机在存储规格和配色方面提供了丰富的选择，包括8GB256GB、12GB256GB、12GB512GB三种存储规格，以及冰川白、星夜黑、浩海蓝三种配色，满足了不同用户的需求。前置800万像素自拍镜头和后置5000万像素主摄以及200万像素辅摄的配置，使得拍照效果清晰细腻，无论是自拍还是拍摄风景都能得到满意的效果，并且还保留了3.5mm耳机孔。
荣耀畅玩50正式开售，该机搭载高亮清晰灵动大屏，售价1199元起。拥有6GB128GB和8GB256GB两个版本可选，售价分别为1199元和1399元。该机采用四角防撞加固、缓冲防跌架构以及分散受力设计，整机防摔耐跌，可以安心应对各种磕碰。
真我徐起宣布了真我GTNeo6SE的一系列重要特性，其中包括配备5500mAh超大电池以及8TLTPO超低功耗旗舰屏，这样的组合实现了相当于友商5800mAh的超级续航体验，挑战中端续航之王的地位。根据官方测试数据，真我GTNeo6SE的DOU续航时间长达1.92天。该机将于明天正式登场。
4月24日19:00，iQOOZ9系列新品发布会正式开始。此次iQOOZ9系列一共包含了三款手机：iQOOZ9x、iQOOZ9以及iQOOZ9Turbo。iQOOZ9Turbo不仅在性能上表现出色，其外观设计同样令人印象深刻。
荣耀手机今日官宣，荣耀畅玩50正式开启预售，首发1199元起。荣耀畅玩50搭载天玑6100处理器，CPU采用2x2.2GHzA76核心6x2.0GHzA55核心组成、GPU采用MaliG57MC2。其搭载基于Android14的MagicOS8.0系统，支持手势导航、人脸解锁、YOYO建议等常规功能。
4月16日，motoG645G在印度正式发布。这款手机是世界上第一款采用联发科Dimensity7025芯片组的手机，搭载了6000mAh大电池、杜比全景声和IP52防尘防水等级。HDFC银行的信用卡和借记卡持有人可以享受高达1100卢比的折扣优惠。
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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