快科技9月17日消息，三星W24在京东自营店开启预售，售价是15999元，这是三星最高端的折叠屏机型，比iPhone 15 Pro Max顶配版还要贵2000元。
作为新一代W系列折叠屏，三星W24进一步探索了高端陶瓷的制造工艺，背板色彩升级为更加温和、摩登且大气的高级纳多灰，与金色的心系天下”徽标、亮丽璀璨的金色边框相得益彰，带来了温润质感和优雅色彩，辨识度拉满。
核心配置上，三星W24外屏6.2英寸，内屏7.6英寸，搭载高通骁龙8 Gen2移动平台，后置5000万 1200万 1000万三摄，配备16GB内存 1TB存储，电池是4400毫安时。
针对折叠屏，三星W24进行了大屏优化，带来了完善的多窗口视图、应用连续性、任务栏、拖放操作等技能，拥有媲美个人电脑的交互方式，给用户简明高效的多任务处理体验。
与此同时，三星W24支持新一代S Pen，笔身更纤巧，便于随身携带，随时提供卓越书写体验，将飞扬文采展现于沉浸式屏幕视野之上。
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三星W24Flip开启预售，售价是9999元，与iPhone15ProMax256GB版本定价一致。这是一款小折叠屏机型，采用装甲铝材质边框，支持IPX8级防水，高端陶瓷材质历经高温压铸、抛光等多重工艺铸造，提供更高的硬度、强度与刚度，并由PVD激光压膜赋予背板色彩细节和崭新高端质感。三星W24Flip采用6.7英寸内屏，外屏3.4英寸，搭载高通骁龙8Gen2芯片，后置1200万1200万双摄，电池是3700毫安时。
荣耀VPurse折叠屏开启预售，起售价是5999元。该机是行业内最轻薄的折叠屏，机身厚度只有8.6mm，重量只有214g，比直板旗舰iPhone15ProMax还要轻，如同时尚钱包一样精致，方便携带。该机将于9月26日正式发售。
三星心系天下W24系列两款折叠屏手机今天正式开售，售价分别为15999元和9999元。W24配备6.2英寸外屏和7.6英寸内屏，均支持1750尼特峰值亮度和120Hz高刷，内屏分辨率为2176*1812，外屏分辨率为2316*904。W24和W24Flip都配备了1000万像素前置镜头和1200万像素广角镜头，支持10倍数码变焦。
上周五iPhone15系列已经正式开启预售，从预售当晚大家晒单的情况来看，新机还是非常受欢迎的。尤其是iPhone15Pro和iPhone15ProMax机型最抢手，主要是Pro系列这次升级更大，对比标准版明显更值。郭明錤还谈到了华为连推新手机的影响，他表示华为的归来对iPhone不可能毫无影响，但影响程度目前仍需观察。
经过一周预售，iPhone15系列今日正式开售，售价5999元起。今年iPhone15系列哪个版本最受欢迎？需要注意的是，虽然全系都升级了USB-C口，但iPhone15系列仅支持USB2.0，iPhone15Pro系列则是USB3.0规格，传输速率更快。
iPhone15系列将会在明天正式首发，届时各位预定了的用户都能拿到自己的新机，同时线下直营店也将展示出新机，并直接开售。iPhone15Pro的首批订单已经更新状态，显示为明天交货。另外不得不提醒大家的是，从最近两天解禁的首批评测内容来看，iPhone15ProMax的5倍长焦体验并不算全完甩开Pro的3倍5倍夜景的表现远不如安卓，拍演唱会可能有些吃力，单纯为了长焦被迫选择ProMax其实可以省点钱了。
iPhone15系列已经快发售一个月了，从实际售卖情况来看，其在中国的首轮销量表现不及前作iPhone14，这更多的是因为Mate60的出现。《日经新闻》发布了iPhone15系列的硬件成本iPhone15ProMax是苹果公司史上成本最高昂的手机。iPhone15Plus几乎处于中间位置，其物料清单估计为442美元，比iPhone14Plus高出10%6.1英寸iPhone15的苹果制造成本为423美元，比iPhone14高出16%，这是让人有些意外的。
荣耀在今日晚间的新品发布会上正式发布了其首款外折屏手机——荣耀VPurse。与市场上商务色系的折叠屏手机不同，荣耀VPurse通过山茶金、冰川蓝和夜黑三种时尚配色，展现出独特的时尚风格。限量预售将于今晚21:00开始，正式开售时间为9月26日10:08。
中国电信与三星共同发布了两款折叠屏手机“心系天下”W24和W24Flip，定价分别为15999元和9999元。为了庆祝中秋佳节，中国电信推出了限量的双机礼盒，包括W24和W24Flip，售价为25998元，与单买两个手机的价格相同。在电池续航方面，三星W24和W24Flip分别内置了3700mAh和3000mAh的电池，都支持25W有线充电。
三星W24Flip折叠屏手机于9月17日开始预售，售价为9999元，与iPhone15ProMax256GB版本定价相同。这款小折叠屏机型采用装甲铝材质边框，支持IPX8级防水，其高端陶瓷材质经过高温压铸、抛光等多重工艺铸造，提供更高的硬度、强度与刚度，并由PVD激光压膜赋予背板色彩细节和崭新高端质感。在参数方面，三星W24Flip采用6.7英寸内屏，外屏3.4英寸，搭载高通骁龙8Gen2芯片，后置1200万1200万双摄，电池容量为3700毫安时。
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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