中关村在线消息：就在今天上午10点 ，OPPO商城开启了OPPO A2 Pro的预约，预约即可享受小欧音箱、提前发货以及四年电池保等福利。
按照上一代产品的定价，OPPO A2 Pro起售价大概会在2000元左右，应该会比较亲民。而从官方的图片来看，OPPO A2 Pro相较于前作在外观方面有较大的变化，镜头模组采用圆形模组设计，类似于自家旗舰OPPO Find X6系列，正面采用了居中单挖孔设计，辅以一块双曲面屏，颜值还是很高的。
配色方面，目前官方给出了橙色、黑色两种配色的图片，其中橙色应该是采用了素皮材质。
值得一提的是，这次OPPO A2 Pro还首次提出了“手机电池四年包换”的服务，大大延长了OPPO A2 Pro的使用寿命，同时也能从侧面反映出这次OPPO对于A2 Pro品质的自信。
OPPO A2 Pro将于9月15日下午2点30分正式发布，感兴趣的朋友可以关注OPPO官网以及中关村在线的后续内容。
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OPPO官方宣布，备受瞩目的新品OPPOA3Pro将于4月12日正式发布。这款手机不仅拥有天青、云锦粉、远山蓝三款充满宋韵的配色，更以独特的设计诠释了东方美学的巅峰之美。OPPOA3Pro凭借其独特的东方美学设计、强大的防护性能以及出色的核心配置，将成为今年手机市场的一匹黑马。
今天下午，OPPOA3Pro正式开启预售，起售价为1999元。这款手机是业内首款通过IP69、IP68、IP66防尘防水测试的满级防水”产品，能够有效应对高温高压喷、持续浸水、强烈喷水等涉水场景。这款新品将于4月19日正式开售。
今天小米服务官方发布公告称，2024米粉节从今天起正式开启，为用户带来换电池换屏8折、手机换新特惠等8项服务权益，分别是：手机电池8折换新：26款机型，更换原厂电池最低79.2元，手机外屏碎裂8折维修：38款机型，手机外屏部件换新最低159.2元，笔记本电池8折换新：14款笔记本，享建议零售价8折更换电池，笔记本深度清洁5折：用户可以前往服务门店花费49.5元享官方深度清洁服务，洗衣机深度清洁5折：59.5元可享受一次上门服务，空调深度清洁5折：立式空调深度清洁享活动价79.5元，挂式空调深度清洁享活动价59.5元，抽油烟机深度清洁5折：用户可84.5元享受一次上门服务，平衡车/滑板车电池激活5折：用户可支付50元享受一次上门电池激活服务。手机换新特惠活动也同步开启，小米14等多款机型均可享受优惠。同时小米还上线了手机优惠换屏”，用户更换屏幕时可选择参与旧屏回收，维修价格更优惠。
OPPOA3Pro的渲染图正式曝光。与上代A2Pro相比，该款新机在相机设计和外观上都有显著变化。
4月12日，OPPO发布了全新防水手机A3Pro。该款手机获得了三项国际认证：IP69、IP68和IP66，具备了全面的防水功能，包括防泡水、防热水以及喷水等特性。对于那些想要购买真正具有良好防水性能的手机用户来说需更加审慎的选择和判断。
博主定焦数码根据爆料信息绘制了OPPOReno12渲染图。这次OPPOReno12采用Reno6时代的矩阵相机模组设计，后置三摄，包括一颗5000万像素f/1.8主摄、一颗800万像素超广角、一颗5000万像素2倍人像镜头。该机会在6月份发布，本次发布会还将同步推出Reno12Pro，这次OPPO仍然只发两款机型，没有超大杯。
OPPOA3Pro将于4月12日发布，新机号称耐用战神”，主打超防水、超耐摔、超耐用。OPPO宣布，OPPOA3Pro是首个同时通过IP69、IP68、IP66的满级防水手机。OPPOA3Pro将采用6.7英寸曲面屏，搭载联发科天玑7050处理器，背部为经典环形三摄，拥有天青、云锦粉、远山蓝三款宋韵配色，新机定位千元档。
OPPO官方今日宣布，OPPOA3Pro新机将于4月12日14:30发布。OPPO刘波发文表示，该机是历史上首款满级防水”手机。除了IP69之外，OPPOA3Pro将采用6.7英寸曲面屏，搭载联发科天玑7050处理器，背部是经典的环形三摄，机身为素皮材质，定位千元档。
今天下午，OPPOK12正式发布。8GB256GB售价1799元，12GB256GB售价1999元，12GB512GB售价2499元。在核心参数方面，OPPOK12采用6.7英寸2412x1080直屏，搭载高通第三代骁龙7平台，前置1600万像素，后置5000万IMX882主摄和800万像素超广角，主摄支持OIS光学防抖，重量为186g。
近日，有外媒放出了OPPOA3Pro的渲染图，相机deco与上代的A2Pro有着非常明显的变化。OPPOA3Pro的背面相机模块在维持了上代A2Pro的大院换的基础上，布局发生了变化，两枚摄像头与闪光灯呈倒三角排列，上方有一枚装饰物，四枚圆圈组成了类似OPPOFindN3的Deco设计。OPPOA3Pro有望在本月正式发布，敬请期待。
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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