快科技8月29日消息，摩托罗拉Moto G84 5G新机目前已经上架，有非凡洋红、棉花糖蓝和午夜蓝三种颜色。
据了解，摩托罗拉Moto G84 5G采用素皮材质，配备高通骁龙6系列处理器，5000万像素后置双摄等等。
屏幕方面，新机采用6.5英寸pOLED屏幕， Full HD 分辨率，120Hz刷新率，10-bit颜色，最高亮度为1300尼特。
处理器搭载的是骁龙695处理器，支持14个5G频段，运行基于安卓13的My UX系统。摩托罗拉已经确认该机可以升级到安卓14，并提供3年的安全更新。
后置由5000万像素主摄 800万像素超广角镜头（带微距功能）组成双摄模组，前置则配备1600万像素自拍摄像头。摩托罗拉G84 5G的电池容量为5000mAh，支持30W充电。
目前官方尚未透露新机的价格，预计售价为22000卢比（约合人民币1940元），将在9月1日正式发布。
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4月16日，motoG645G在印度正式发布。这款手机是世界上第一款采用联发科Dimensity7025芯片组的手机，搭载了6000mAh大电池、杜比全景声和IP52防尘防水等级。HDFC银行的信用卡和借记卡持有人可以享受高达1100卢比的折扣优惠。
型号为XT2401-2的摩托罗拉手机在国内获得了无线电核准，预计这款手机是即将发布的motoX50Ultra。motoX50Ultra已经在之前宣布将于五月在国内市场推出，它将是该品牌旗下首款搭载AI技术的手机。关于摩托罗拉motoX50Ultra手机的具体发布日期，感兴趣的朋友可以关注我们的后续报道。
联想陈劲宣布，moto首款AI手机motoX50Ultra将在5月份正式发布。motoX50Ultra对应的国际版机型是motoEdge50Ultra，两者在系统层面有所区别。motoX50Ultra还采用了实木材质，整体设计既纤薄又大气，辨识度非常高。
快科技4月3日消息，据工信微报官方公众号，工业和信息化部近日发布12月份我国通信业成绩单”，我国电信业务总量在保持两位数增长的同时，还实现了5G用户规模超过4G。数据显示，截至2月底，我国共发展移动电话用户17.46亿户。其中5G用户达8.51亿户，占比近一半，超过4G用户数近1亿。从流量来看，截至2月底，我国移动互联网累计流量达487.6亿GB，其中5G用户接入流量同比增�
快科技4月25日消息，尽管5G网络相较于4G有多项改进，但据日本庆应义塾大学综合政策系讲师华金玲介绍，他们去年进行的一项手机使用调查显示，用户对5G网络的感知相当有限。华金玲指出：尽管许多日本人已开始使用5G手机，但很多人并不了解新网络带来的服务和体验上的差异。用户未真正体验到5G所带来的便利和乐趣。运营商也因为认为5G投资回报不高而不积极推进。”另一方面，东京大学社会科学研究所教授丸川知雄表示，在东京市中心地区接收5G信号的概率较高，但在郊区地区几乎无法接收到5G信号。丸川知雄指出：日本企业在5G标准技术中的份额?
5G时代，人们生活的方方面都离不开网络，尤其WiFi更是成为网络生活不可或缺的一部分。但很多人在出行、旅游等情况下，往往会面临无WiFi可用的焦虑。中兴随身WiFi系列产品，累计已远销超100个国家，受到全球两亿多用户的认可和信赖。
快科技4月16日消息，据央视新闻报道，今日，深中通道5G通信网络验收仪式在东、西人工岛上同步进行。经验收人员对桥面及岛上基站、隧道光缆等通信设备进行检测，深中通道公网覆盖项目通过验收。据介绍，根据规划，隧道内布有支持5G频段的泄漏电缆等设备，布放总长度约6万米，实现了信号无缝覆盖。未来，行驶在深中通道上，车主不仅可以实时导航，还能随时保持通信联络，在海底隧道也能5G”冲浪上网。据了解，深中通道是世界级桥、岛、隧、水下互通”跨海集群工程，全长约24公里，包括主跨1666米的世界最大跨径全离岸海中钢箱梁悬索桥，长6.
2024F1联想中国大奖赛在上海国际赛车场拉开帷幕，吸引了全球观众的关注。摩托罗拉旗下首款AI手机——motoX50Ultra也成为了焦点。相信这款AI手机新品也即将登陆国内市场，并将给用户带来更多惊喜。
为摆脱在4G和5G移动通信技术发展方面的被动局面，日本政府近几年大力推动6G技术发展。日本通信运营商也不断有所行动，都科摩通信公司等4家企业日前宣布，合作研发了适用于亚太赫兹频段的100吉赫兹和300吉赫兹频段的无线设备，并在这两个频段实现了每秒100吉比特的超高速传输。不过专家认为，日本5G基础设施整体依然比较落后，运营商也没有推出具有吸引力的5G服务，在这样的情况下，6G的发展可能受到影响。
联想旗下moto品牌即将发布其首款AI手机——motoX50Ultra。这款手机预计将在五月份正式上市。motoX50Ultra还采用了实木材质设计，整体外观既纤薄又大气，在外观辨识度方面具有较高的优势。
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。
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