据外媒报道,{tag_keyurl_2} Pad 2曝光了渲染图和规格信息。新平板采用了撞色金属设计,配备11英寸FHD屏幕、Helio G99 SoC处理器和内置8360mAh电池,支持33W快充,还有8GB内存和128GB存储空间。
此外,realme Pad 2运行基于安卓13的realme UI 4.0系统,电源按钮位于顶部,USB-C端口位于底部,顶部和底部都有扬声器格栅,正面中置有打孔摄像头。
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OPPO在2022年2月推出了自家首款平板电脑OPPOPad后,随后又推出了OPPOPadAir和OPPOPad2。近日又有一款名为OPPOPadNeo的平板,现身于泰国NBTC认证网站,并通过了该认证,这是OPPO的第四款平板。其它硬件规格没有进一步揭露,但从预测来看,这款平板定位中端平板,OPPOPadNeo可能是OPPO全新的平板系列,定位在OPPOPad2之下。
RedmiNote13Pro系列将会在9月21日发布,同台还会有全新平板RedmiPadSE登场。Redmi官方发文揭晓了该机的三大核心配置,号称是三好平板”:屏幕好、品质好、体验好。至于价格方面,官方已经强调该机为全员标杆”,预计售价应该会在1500元以内。
荣耀畅玩50Plus将于明日正式上市,该款手机具备6000mAh超大电池。荣耀畅玩50Plus采用挖孔屏设计,屏幕边框比较窄,看起来颜值颇高。预计荣耀畅玩50Plus的售价也将接近这一水平。
一加平板Go将在海外市场揭晓发布。该款平板配备一块8000mAh的电池,并支持33W快速充电功能。目前尚未得知这款新品是否会在国内市场上市,因此情况仍然未知。
华为近日公布了两款4G新机的证件照和参数。这两款机型代号分别为“FGD-AL00”和“CTR-AL20”,采用了类似的背部设计和圆盘镜头模组。请持续关注IT之家带来的最新报道。
华为在最新的秋季发布会上推出了一系列令人期待的产品,其中最引人注目的当属Mate60RS非凡大师。这款产品是华为Mate60系列的最后一款产品,在市场上备受瞩目。随着发布会日期的临近,我们相信华为会带来更多令人惊喜的消息。
关于realme真我新机GT5Pro的消息不断传出。该机将搭载骁龙8Gen3处理器和潜望镜头,并采用居中大圆镜头设计的素皮版本。小米14等新品的预热即将开始,请大家耐心等待周一的官宣。
小米在红米Note13系列手机新品发布会上正式发布了红米Note13标准版手机。红米Note13标准版采用了2.25mm下巴和四窄边的OLED120Hz高刷新率屏幕,机身厚度只有7.6mm,无屏幕支架立边设计,提供星沙白、子夜黑和时光蓝三种配色可选。红米Note13标准版的起步售价为6GB128GB版本的1099元起,目前已经开始销售。
日前,华为新机nova11SE已入网工信部,预计将于本月发布。据知名数码博主定焦数码”透露,华为nova11SE的关键参数已敲定,延续搭载1.08亿像素主摄、66W有线超级快充,电池容量为4400mAh,比前代nova10SE小了100mAh。华为nova11系列于今年4月17日发布,前置的6000万像素相机,主打人像拍照,面向潮流的年轻群体nova11SE则以更低的价格面向学生群体。
荣耀畅玩50Plus将于明日正式上市,具备6000mAh超大电池。荣耀畅玩50Plus正面采用挖孔屏设计,屏幕边框比较窄,看起来颜值颇高。荣耀有一款CLK-AN00新机通过了国家质量认证,其外观类似畅玩40系列,配备1080P显示屏、6000mAh电池以及天玑700处理器,预计就是即将上市的荣耀畅玩50Plus。
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。
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。
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