快科技8月14日消息，在今晚的小米年度新品发布会上，小米MIX Fold 3率先登场，这是小米今年最重磅的旗舰，也是小米折叠屏系列新机皇。
据了解，小米MIX Fold 3内屏尺寸为8.03英寸，外屏尺寸为6.56英寸，均为全新E6 OLED发光材料，拥有1300nit全局亮度，2600nit峰值亮度。
小米CEO雷军在发布会上表示，小米MIX Fold 3合上体验媲美iPhone，展开要做最好的折叠屏。
在小米MIX Fold 3上，适配了TOP 200应用，搭载自适应引擎，应用布局合理，同时支持智能多任务、智能分屏、智能小窗等功能，配合45-135多角度自由悬停，多场景解放双手。
据悉，小米MIX Fold 3单边薄至5.26mm，折叠薄至10.96mm，提供星耀金、月影黑两款配色，采用小米自研龙骨转轴，拥有3级连杆结构，14个活动关节，198个转轴零件。
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小米MIXFold3：轻薄与全能的完美结合小米MIXFold3是小米公司在折叠屏领域的最新探索，其重点在于轻薄机身和全能性能的完美结合。尽管折叠屏手机在重量和功能方面往往需要妥协，但小米MIXFold3通过新技术在保证轻薄机身的前提下，尽可能地实现了全能旗舰的水准。请阅读者耐心等待小米MIXFold3的正式发布。
今晚荣耀VPurse折叠屏新机正式登场，时尚的钱包”外观十分吸睛。除了精致外表，荣耀VPurse折叠屏在重量上碾压直板机。新机采用高端腕表工艺，蝶翼铰链厚度薄至2.98mm，自研游丝结构收缩强度提升400%，搭配1800MPa强度的自研盾构钢，极致轻薄亦极致可靠，斩获瑞士SGS折叠屏双五星认证。
有传闻称明年iPhone16和iPhone16Plus将采用“更高刷新频率的显示屏”，但目前尚不清楚是否采用ProMotion技术。苹果公司现已公布最新iPhone15和Pro系列的详细配置iPhone15系列依然使用的是60Hz屏幕。该爆料者在跟帖中澄清说，他并没有说2024年推出的新iPhone将采用120Hz刷新率，但苹果有可能使用90Hz面板Pro版本则独享120Hz显示屏。
苹果公司最近在其iPhone显示屏上蚀刻了条形码，用于精确跟踪供应商丢弃的有缺陷屏幕数量。这些条形码非常小，只有特殊设备才能看到。在苹果公司施加的压力下，供应商将不良率降至十分之一，从节省了数亿美元的费用。
在一次海外媒体的专访中，苹果公司的CEO蒂姆库克谈到了他对于苹果未来的愿景。当被问到苹果为何每年都要推出新款iPhone，尽管新iPhone的变化不大，这似乎与苹果一贯主张的环保理念相悖，毕竟，最环保的做法不就是减少iPhone的更新频率吗时，库克给出了他的回答。然，库克的这番话似乎并没有说服网友，比如之前苹果取消了随机附送的充电器，却在官网上卖出了高达100多元的价格。
据爆料，苹果预计会在2024年底或2025年推出iPhoneSE4。它采用6.1英寸刘海屏，屏幕刷新率是60Hz，这是SE系列第一款刘海屏机型。对比iPhone14，iPhoneSE4的屏幕、芯片等配置与前者相近，影像缩水，可以看作是iPhone14青春版”，定价应该在3500-4000元之间。
根据投资公司PiperSandler近期在美国青少年调查中所共享的数据，iPhone已成为青少年群体中最受欢迎的智能手机品牌。此次调查显示，持有iPhone的青少年比例达到了87%他们对于自己下一部手机的选择也多倾向于选择iPhone。这种偏好在2013年的调查数据中还并未体现出来，当时只有55%的青少年拥有iPhone拥有Android设备的青少年比例为24%。
9月29日，iPhone15系列在发布的当天，法国突然宣布将禁止销售iPhone12，理由是该产品的射频暴露超过了当地的法定范围。苹果公司之前已经向法国政府提交了软件更新的申请，并已获得审批，预计近期将推出软件更新，以解决这一问题。苹果公司还未正式发布软件更新的具体内容和时间。
据一家领先的分析公司预测，到今年年底，所有在使用中的iPhone中，有一半以上都是二手设备。CCSInsight预测，到2023年底，流通中的iPhone将达到13亿部，其中超过50%是二手设备。“对于每一个购买iPhone的人，即使是二手iPhone，他们接下来往往会做的是每个月给苹果一些钱，因为他们订阅了像AppleTV或AppleFitness这样的服务。
苹果公司计划对iPhoneSE4进行一系列重大升级，包括全新的外观设计和大幅度提升的配置。iPhoneSE4的内部代号为“Ghost”，目前的内测机型与iPhone14的外观保持一致，并具有相同的参数。iPhoneSE4将成为SE系列中首款采用刘海屏的机型，屏幕尺寸为6.1英寸，刷新率为60Hz，定价预计在3500-4000元之间。
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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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