快科技7月5日消息，今天下午红魔发布了新一代电竞旗舰红魔8S Pro，性能上可以说创造了新纪录，直接拉满当前顶配，全球首发骁龙8 Gen2领先版，存储直接上了24GB 1TB。
手机性能主要取决于铁三角处理器、内存、闪存，在这方面红魔8S Pro的配置都给到顶了，处理器首发骁龙8 Gen2领先版，CPU频率从之前的3.2GHz提升到3.36GHz，GPU频率从680MHz提升到719MHz，CPU多核性能首次超越苹果A16处理器。
内存方面，红魔8S Pro是LPDDR5X类型，最大容量24GB，这也是接下来各大厂商竞争的焦点，要知道iPhone 14标准版不过6GB内存。
存储方面，最大容量是1TB，这个不算多新鲜，毕竟今年有多款机型就普及1TB了，不过红魔8S Pro给上的是UFS 4.0闪存。
得益于性能方面的组合，红魔8S Pro的跑分达到了171万分以上，刷新安卓记录了。
其他方面，红魔8S Pro的散热也到位了，ICE 12.0魔冷散热系统，内置风扇散热，整体表现可以轻松征服《原神》《崩坏：星穹铁道》极高画质。
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努比亚红魔8SPro暗夜骑士、冰封银翼、氘锋透明、一诺签名版和大黄蜂五款配色发布。这款手机采用蚀刻工艺，后置RGB跑马灯支持自定义灯效。现在正在京东进行预售，售价为7499元，将于10月7日正式发售。
TrendForce发布新的报告，自2024年第四季度起，DRAM和NAND闪存均价开始全面上涨。其中DRAM预计按季度上涨3~8%，涨势是否能够延续还要看供应商是否坚持减产策略，以及市场的回暖程度，重点在于通用型服务器领域。面对这样的情况，有行业人士也是表示，大内存、大存储的智能手机都会迎来不同程度的涨价，所以大家且买且珍惜。
已经出样单条128GB容量的DDR5内存，使用的是其今年夏初宣布的32GbDDR5颗粒。最关键的是，美光这种32GbDDR5颗粒，是单芯片设计非多芯片整合封装，因此存储密度更高，也更容易做成更大容量的内存条。三星也已经完成32GbDDR5颗粒，12nm级工艺。
红魔8SPro推出了两款全新配置的手机，售价分别为7499元和5999元。这两款手机均搭载了骁龙8Gen2处理器，提供卓越的性能表现。相较于全新机型，他们可能会更乐于收购二手价格更低的红魔8SPro。
供应链消息指出，从今年第四季度开始，由于存储元器件成本的上升，笔记本电脑、手机等终端产品可能会面临价格的上调，这意味着内存、存储白菜价时代就此终结。已经上市的老机型显得更具有竞争力了。RedmiNote12Turbo采用了6.67英寸OLED柔性直屏，分辨率为2400x1080，支持120Hz刷新率，并且支持1920Hz高频PWM调光，后置6400W800W200W的三摄，支持OIS光学防抖，有小米影像大脑加持。
9月21日，蔚来在NIOIN2023蔚来创新科技日上，正式发布了备受瞩目的手机——蔚来NIOPhone。这款手机的外观设计引起了广泛关注。NIOPhone12GB512GB版售价6499元，12GB1TB版售价6899元，EPEdition16GB1TB版售价7499元。
第三代骁龙8移动平台已确认将于本月24日发布，今日，一款搭载第三代骁龙8的华硕手机跑分流出，其CPU多核性能已经超越苹果的A16。根据跑分的成绩来看，第三代骁龙8移动平台单核2213分，多核7048分，多核超越A16芯片约10%，相较于骁龙8Gen2，单核提升9.7%，多核提升24%。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。
深圳市第三方渠道的报价结果显示，iPhone15Pro的三个版本全部破发。破发机型主要集中在钛金属蓝色款。iPhone15Pro的A17Pro芯片还搭载了光线追踪技术，使得手机能够更加精细地模拟光线变化，带给用户更震撼的视觉体验。
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。
RedmiNote12Turbo在京东百亿补贴频道促销，16GB1TB顶配版到手价是1951元，在同档位极具竞争力。该机的看点之一是性能，它首发了第二代骁龙7处理器有满血版LPDDR5和UFS3.1，搭配自研的狂暴引擎稳帧技术，能流畅运行大型游戏。RedmiNote12Turbo采用了6400W800W200W的三摄，支持OIS光学防抖，有小米影像大脑加持，满足日常拍摄需求无压力。
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。
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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