快科技7月28日消息，HKC最近推出了一款27英寸XG276QK显示器，自带机械臂支架。
设计上，这款显示器具有可调节机械臂，比传统支架更为灵活百变，拥有几乎全向角度调节。
XG276QK搭载了27英寸的FAST IPS面板，具有2560*1440的2K高清分辨率，支持原生240Hz的高刷新率，每秒钟刷新240帧游戏画面，带来丝滑顺畅的游戏体验。
色彩表现上，该显示器具有高达90% DCI-P3和100% sRGB色域覆盖范围，专业级电影画质效果呈现。另通过了DisplayHDR 400认证，峰值亮度可达400尼特，高动态对比度带来更为丰富立体的游戏视觉体验。
此外，XG276QK兼容FreeSync及G-Sync技术，实时同步显卡与显示器的帧率刷新，告别因掉帧带来的画面撕裂卡顿，呈现更沉浸畅快的游戏体验。
目前官方尚未公布新款显示器的价格，预计不久后将会上市。
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微星在海外上架了MAG321UPXQD-OLED显示器，售价为899.99美元。这款显示器采用三星最新的31.5英寸QD-OLED面板，分辨率3840x2160，240Hz高刷，响应时间0.03ms。该显示器配备2个HDMI2.1接口、1个DP1.4a接口、1个全功能”90WUSB-C接口、1个USB-B接口、2个USB-A接口、1个3.5mm音频接口。
华擎推出的两款PhantomGaming系列显示器PG27QFT2A和PG27QFT1B在主要规格上确实非常相似。它们不仅都采用了27英寸的IPS面板具有防眩光设计，可视角度为178度。这一功能能够改善Wi-Fi信号，最高提供7Dbi的峰值增益，有助于降低游戏时的网络延迟，为玩家提供更加流畅的游戏体验。
电脑硬件品牌MSI微星科技近来显示器新品频发，4K电竞游戏新品显示器MAG274URFW正式开售。MAG274URFW显示器采用了纯白配色，简洁大气。无论是对画面质量、游戏体验还是色彩表现的要求，MAG274URFW都能完美满足，成为用户工作和娱乐的不可或缺的一部分。
微星推出MAG274UPFE2游戏显示器，刚刚发布的MPG274URFQD非常相似，应该说是后者的精简版”，定位更低、价格更实惠。微星MAG274UPFE2游戏显示器采用了27英寸RapidIPS面板，具有出色的色彩表现和快速响应能力。对于关注这款显示器的玩家来说，可能需要耐心等待一段时间才能了解更多信息。
三星推出2024款M5/M7/M8三款显示器，均内置AI芯片，极大地提升了用户的使用体验。在硬件配置上，三款显示器均表现出色。当用户佩戴GalaxyWatch进行运动时，运动的实时数据可以传输至显示器上，方便用户随时查看自己的运动状态。
华硕将参加2024年NABShow展会，将带来两款全新显示器产品ProArtPA32KCX和ProArtPA32UCDM，它们各自具有独特的技术特点和优势，旨在满足不同类型用户的需求。ProArtPA32KCX作为全球首款8KMiniLED专业显示器，采用了32英寸的MiniLED面板，分辨率高达7680x4320，提供无与伦比的画质体验。在接口方面，提供了HDMI2.1和Thunderbolt4USBType-C接口，并带有USB集线器功能，增强了其作为专业显示器的功能性。
联想YOGA272024一体机目前已经上市，售价7999元起。联想YOGA272024一体机，以独特的珠宝设计语言，辅以水月银的典雅配色，展现出无与伦比的高级与精致感。左面则有一个USB3.2Gen2Type-A接口、一个全功能Type-C接口和一个3.5mm耳机口。
4月15-17日，HTX独家赞助于迪拜举办的BlockchainLife2024峰会注册处，并以峰会蓝宝石赞助商身份亮相展区。作为全球领先的头部交易所，HTX致力于推动区块链技术的创新与发展。HTX将持续积极与行业建联，共同探讨如何通过创新、合作，推动加密货币在全球范围内的广泛接受和应用，塑造一个更加开放、互联的Web3生态系统。
小米SU7上市后热度持续高涨。小米汽车APP显示，小米SU7标准版、Pro版、Max三个版本交付周期均已延长，最快13周，最慢27周。希望大家理解，在锁定配置前请慎重选择。
快科技3月28日消息，雷军在小米SU7上市发布会上，公布了车内外的不少细节。雷军表示，自己以前买了一筐汽车手机支架，但是没一个好用的，而手机厂造车一定要解决这个问题。小米SU7的仪表盘上就自带了1/4标准螺口，仪表台左右各一个，顶部后视镜前方还有一个隐藏式。这样就可以无缝与手机支架连接，再也不用纠结支架的位置了，并且不挡出风口。据悉，市面上有非常丰富的1/4标准螺口配件，出了手机之外，运动相机等配件，甚至单反也都能轻松接入。小米还专门打造了配套的手机支架，比其他固定方式更稳固，且支持360的头部调节，横屏竖屏都能
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。
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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。
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