努比亚Z50S Pro正式入网，支持80W快充，型号为nx713j。根据数码闲聊站的透露，该手机将搭载第二代骁龙8领先版芯片，该芯片在红魔8S Pro上首次亮相，主频分别为3.36GHz、2.8GHz和2.0GHz。与骁龙8Gen2的3.2GHz主频相比，领先版的超大核主频更高，达到了3.36GHz，也是骁龙史上主频最高的5G Soc芯片。
此前，努比亚总裁倪飞在社交媒体上分享了努比亚Z50S Pro的首张拍摄样张，并表示该手机的摄像模组比一元硬币还要小，但拍摄效果超越了一英寸的摄像机。据了解，努比亚Z50S Pro采用了35mm定制光学系统，将索尼IMX787传感器升级为更大尺寸的Ultra Sensor。从倪飞公布的传感器模组对比图来看，左边的传感器明显比右边的大很多，这将进一步增加进光量。
此外，努比亚Z50S Pro将配备一块6.8英寸柔性直屏，搭载第四代屏下摄像技术，并内置了容量为5000mAh的大电池。
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今晚，Redmi举行新品发布会，全新Turbo系列首款机型Turbo3登场。RedmiTurbo3搭载第三代骁龙8s，该芯片由小米和高通公司联合定义，安兔兔V10跑分超175万。RedmiTurbo3还配备了狂暴引擎3.0和冰封散热系统，确保游戏体验三不降”：不降低画质、不降低亮度、不降低帧率。
iQOO手机官方今日宣布，iQOOZ9Turbo这款行业首批搭载第三代骁龙8s旗舰芯的机型，将在4月24日19:00正式与我们见面。iQOOZ9Turbo手机的一大亮点，便是其强大的续航能力。全地图光追、全色域还原等功能，让游戏画面更加逼真，确保用户能够畅玩无阻。
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。从性能、续航、技术到散热，iQOOZ9Turbo在各个方面都展现出了卓越的表现，预示着它有望在竞争激烈的手机市场中树立新的标杆。
今日上午10:00，小米67W桌面快充插座Pro在小米有品、小米商城开启众筹，建议零售价199元，众筹价185元。小米67W桌面快充插座Pro集七大接口于一身，具体如下：3个AC供电接口，总功率2500W，支持10A生活电器；USB-C1快充接口，支持手机、平板、超级本等；USB-C2全功能接口，支持充电、数据传输、音视频扩展；USB-A扩展接口，支持数据传输及小功率设备充电；HDMI扩展接口，支持显示器、电视等。小米67W桌面快充插座Pro内置过压保护、过流保护、过功率保护、防干扰保护、欠压保护、静电保护等八重安全防护。
今晚在Turbo3发布会上，Redmi宣布推出全新平板——RedmiPadPro，引起了广泛关注。这款RedmiPadPro较之前的RedmiPad有着明显的提升，采用了12.1英寸2.5K高刷护眼LCD大屏，分辨率达到2560*1600，屏幕比例为16:10，为用户提供了绝佳的追剧和学习体验。RedmiPadPro5G版本将于5月下旬上市，6128GB版本售价1999元，8256GB版本售价2399元。
RedmiTurbo3已定档4月10日19:00发布，该机首批搭载第三代骁龙8s旗舰芯片。Redmi品牌总经理王腾表示，骁龙8系是高通最旗舰的处理器系列，也代表了安卓最高性能，真8系，真的也很贵，按友商计算方式，我们为此多投入近十亿。至于大家最关心的性能，按照王腾的说法，RedmiTurbo3媒体实测无论是跑分还是游戏表现，第三代骁龙8s完全拥有媲美第二代骁龙8的性能表现，部分场景能效�
RedmiTurbo3已经官宣定档，将于4月10日正式发布。作为主打性能的新系列，首款产品就搭载了高通第三代骁龙8s，这是中端机型首次采用当代8系旗舰。该芯片的AI性能也大幅提升，支持高达100亿参数大模型，可以支持端侧生成式AI，让澎湃OS和小爱同学发挥出更强的作用，并且实现了AI性能调度、AI渲染、AI操控等能力。
iQOONeo9SPro已经获得了入网许可，其型号为V2339FA，支持120W有线闪充。相较于上一代的iQOONeo9Pro，iQOONeo9SPro最显著的变化是处理器平台从联发科天玑9300变更为高通骁龙8Gen3。预计该机最快将于5月份亮相。
小米于去年八月发布了价格仅为999元的Redmi125G手机。最新消息称，其继任者Redmi135G手机已经通过3C认证，并确认支持33W的充电速率。在之前发布的产品中，Redmi125G采用的是骁龙4Gen2处理器和双面玻璃机身设计，提供冰瓷白和星岩灰两种配色选择，并且拥有8.17mm的机身厚度。
vivoX100的小迭代款手机将于近期公布，目前该机已入网工信部，并获得了无线电认证。根据认证信息显示，vivoX100S将配备最高120W的有线快充适配器，支持UFCS融合快充。预计vivoX100S将会与vivoX100Ultra同台亮相，最快将于本月与我们见面。
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。
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