快科技8月24日消息，今日，iQOO手机官方宣布，iQOO Z8将于8月31日正式发布，号称性能小超人”，新机将搭载联发科天玑8200旗舰芯片。
根据官方数据显示，iQOO Z8跑分高达980832分，宣称冲刺天玑8200最高安兔兔跑分。
据了解，天玑8200采用台积电4nm工艺，134架构，性能核心为Cortex A78，最高主频达3.1GHz，还有4颗能效核心A55，主频2.0GHz。
对比天玑8100，天玑8200主要升级了工艺，CPU频率有所提升，同时集成Mali-G610MC6GPU。
值得一提的是，iQOO Z8将采用一块LCD直屏，正面为居中挖孔设计，支持最高144Hz刷新率，打算换机的LCD党可以蹲一波。
其他方面，iQOO Z8至少会提供8GB、12GB两种内存规格，内置5000mAh电池，支持120W快充，后置6400万像素主摄，支持OIS光学防抖。
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高通将于10月底发布骁龙8Gen3旗舰。按照以往节奏，在高通骁龙8Gen3发布后，各大品牌会陆续官宣自家的新旗舰。此前vivo贾净东预告，iQOO12定位是性能王者”，给iQOO用户带来更多惊喜和创新，值得期待。
2023款奥迪RS4正式上市，新车共推出3款车型，分别为常规版、暗金版和黑曜版，售价均为82.88万元。全新的奥迪RS4基于A4旅行版打造来，因此外观设计基本保持相同，前脸配备家族式多边形蜂窝状进气格栅及LED大灯，凌厉的腰线进一步强化了旅行车修长的车身，车尾配备分体式大灯。最大马力450匹，最大扭矩600牛米，车辆零百加速时间仅需4.1秒，最高车速达250km/h。
高通即将推出新一代的旗舰移动处理器骁龙8Gen3，在安兔兔跑分测试中取得了200万的总成绩，相较于骁龙8Gen2的平均160万分，提升了25%。在GPU测试方面，骁龙8Gen3的表现也相当出色，安兔兔测试中获得了84万分，相较于高通当前的骁龙8Gen2的60万分，提升了40%。骁龙8Gen3工程样机在Geekbench6Vulkan测试中的得分为15434分，相较于骁龙8Gen2的10447分，大幅提升了47.7%。
高通骁龙8Gen3终端安兔兔跑分能跑到200万分以上，是高通史上最强悍的5GSoc。其中CPU部分跑分在44万以上，对比骁龙8Gen2的38W跑分有小幅提升。这颗芯片将在10月底登场，小米14系列将会首批搭载。
据猫眼专业版数据，截止今日15时57分，电影《封神第一部》总票房破26亿元，累计5988.7万观影人次，暂居内地影史票房榜第24位，你看过几遍？该片豆瓣评分上涨至8.0，超87万人为影片打分，另外，影片已宣布将于9月21日网播上线爱优腾”，院线密钥延期至10月19日。影片由乌尔善执导，费翔、李雪健、黄渤、娜然、于适、陈牧驰、此沙、武亚凡、夏雨、袁泉、王洛勇、侯雯元、黄曦彦、李昀锐、杨玏、陈坤出演。
不知不觉已进入2023年第四季度，又一年接近尾声，联发科与高通的最新旗舰Soc也即将登场亮相。数码博主数码闲聊站”爆料称，联发科天玑9300最新样机频率为3.25GHz，CPU调度1*X43*X44*A720，GPU为ImmortalisG720MC12。vivoX100系列将首发搭载天玑9300，新机将于11月正式亮相，值得期待。
广汽传祺官方公布了ES9和ES9旅行者的预售价格，分别为22.98万元和26.98万元。这款新车可以被视为GS8和GS8旅行者的插混版，尺寸比比亚迪唐DM-i更具优势。最大可对外放电18.3kW�h，可满足多款电器产品的户外用电，车对车放电可达5.5kW�h。
之前茅台与瑞幸联名销售酱香拿铁十分火爆，在线上线下赚足了眼球。虽然瑞幸宣布与茅台合作，但茅台实际上只卖给瑞幸8吨的酱香拿铁仅获得2000万元的利润。虽然联名产品对贵州茅台整体营收影响不大，但在年轻化市场中取得成功，如酱香拿铁成为爆款产品，仍然具有一定意义。
vivo副总裁贾净东近日发布预告，全新的iQOO12系列旗舰即将与大家见面。该系列手机最大的卖点是搭载骁龙8Gen3旗舰移动平台，定位为“性能王者”，将为iQOO用户带来更多的惊喜和创新。更多详细信息，敬请期待。
iQOO12将会搭载潜望式长焦摄像头，这种长焦镜头以往都是在超大杯手机中采用iQOO却将它引入了标准版手机，这在标准版手机中是首次。iQOO的这一次决定将打破常规，不过具体的镜头规格还尚未公布。iQOO11S的快充技术已经达到了Pro级别的200W功率，因此，iQOO12的充电也将从百瓦起步，以确保快速充电技术的流畅运行。
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。
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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。
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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