快科技7月5日消息，今年年初，AYANEO曾宣布，将在今年推出一款主打复古游戏的安卓掌机产品。
今天，AYANEO官方公布了旗下首款安卓掌机：Pocket AIR。
据悉，Pocket AIR搭载联发科天玑1200处理器，配备5.5英寸OLED屏，官方称其为或许是拥有最佳屏幕素质和视觉效果的安卓掌机”。
软件方面，这款掌机则采用的独家研发的AYAHome Launcher软件系统。
其他配置上，Pocket AIR配备霍尔摇杆 霍尔扳机，采用SoundTapMagic声音震动系统，并有X轴线性马达与7350mAh大电池。
目前，AYANEOPocket AIR掌机预计在7月开启预定。
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前两天刚刚疯传的Suno挑战者、“音乐版Sora”正式现真身:正式名称Udio，已完全免费开放，每人每月有足足1200首额度，网友们都玩疯了。有人居然写了首催更奥特曼快点发布GPT-5的金属作品:咳咳，更高能的甚至还创作出了脱口秀……!创始人看完都直拍大腿:这绝对是我们意料之外的功能。Udio目前完成的种子轮融资中，投资人包括ins的联创兼CTOMikeKrieger、谷歌Gemini负责人OriolVinyals�
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以SteamDeck和ROGAlly为代表的PC掌机，可以实现高清画质下流畅运行3A游戏，也可让玩家拥有随时随地开启游戏的自由，因此深受游戏玩家的青睐。这些PC掌机有一个Bug——标配的500GB左右的存储空间，太小啦!以100GB一个3A游戏来算，装载3-4个已到极限。如果您有PC掌机存储空间不足的烦恼，不妨考虑一下这款AcerN5000MPCIe4.02230SSD。
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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。
近日魅族旗下一款新机入网，型号为M468Q”。3C认证显示支持66W有线快充，据推测，该机将命名为魅族21Note。鉴于目前魅族20Classic京东起售价为2299元，魅族21Note的起售价很可能控制在2000元以内。
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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。
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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。
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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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