本周一，小米正式发布了新一代折叠屏旗舰，小米MIX Fold3，在海外用户中同样引起了不小得关注。
快科技8月17日消息，目前，小米海外发言人Daniel Desjarlais在推特发文，确认小米MIX Fold3将仅在国内发售。
这意味着，海外用户将无法从常规渠道购买这款新机，有不少用户因此在评论区表达了自己的遗憾。
值得一提是，小米MIX Fold3在国内消费者中，获得了不错的口碑，这或许也是海外用户关注这款手机的原因之一。
据悉，小米MIX Fold3采用了一体化曲面方案，机身过渡更加自然，视觉效果会更优雅，单边薄至5.26mm，折叠薄至10.96mm。
后摄方面，则搭载了徕卡光学全焦段四摄，并且加入了折叠屏非常罕见的潜望式长焦，还有新一代Summicron镜头、全链路徕卡功能的加持，达到了折叠屏影像天花板。
核心搭载目前高通最强的第二代骁龙8领先版，配备LPDDR5X UFS4.0存储组合，即便是在直板旗舰中性能也遥遥领先。
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小米旗下的折叠屏MIXFold已经更迭了三代，但至今没有小折叠屏，不过小米很快会弥补这方面的空白。小米即将推出首款小型折叠屏旗舰MIXFlip。小米MIXFlip的内部代号是Ruyi，型号为2405CPX3DC/G，新品将面向全球市场上市销售。
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快科技4月10日消息，最近，网络上曝光了一组极氪MIX的内饰谍照。从这些照片来看，新车的内饰基本延续了极氪007的设计风格，包括一个弧形的仪表盘和方形的中控屏，而且中控屏可以像007一样左右旋转。方向盘的设计也与007相似，具有左右侧的按键以及方向盘下方的快捷按键。中控台的样式有所不同，中控台面更低，这将带来更好的驾驶视野。此外，前风挡倾角较大，A柱还�
极氪官方宣布，极氪MIX将于4月25日11点，在北京国际车展全球首秀亮相。新车基于浩瀚-M架构打造，定位家庭全场景大五座”车型，号称再一次重塑空间想象”。搭载型号为TZ235XYC01的电机，最大功率310kW，配备宁德时代三元锂电池。
三星今年的横向折叠机GalaxyZFold6即将到来，引发了众多科技爱好者和行业内部人士的关注。有海外博主曝出了三星GalaxyZFold6原型的图片，类似于去年的ZFold5，并且在重量上进一步优化。预计三星GalaxyZFold6将会在今年夏季正式发布，敬请期待。
大家注意这款国产AI大模型叫Kimi本名是Kimi人工智能助手我们不妨叫它小K这几天小K因为“工作压力”太大彻底崩溃了2月以来它的访问量达305万较上个月增长了107.6%而小K的爆火是从300多个国内大模型中突围而出它们个个来历不凡有科技巨头选派的有高等学府保送的但小K所在的公司成立却才刚满一年图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney与此同时A股市场与小K有关的概
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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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Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性，面向未来，灵活架构将能够兼容更广泛的模态，进一步拓展多模态通用能力的边界。
