据悉，三星的Galaxy S24 Ultra将在明年1月亮相。这款手机最大的变化是换回了直屏设计，整体尺寸达到6.8英寸，分辨率为2K ，屏幕刷新率高达120Hz，最大峰值亮度可达2500尼特。此外，机身宽度为79mm，重量233g，厚度为8.6mm。 Galaxy S24 Ultra在后置摄像头方面也进行了升级，配备了四摄系统，并且支持S Pen手写笔。摄像头的排列方式与前代产品差别不大。
在核心配置方面，该机型搭载了高通骁龙8 Gen3移动平台，电池容量为5000毫安时，支持45W有线闪充。后置摄像头方面，该机型集成了2亿像素主摄、5000万潜望长焦、1200万超广角和1000万直立式长焦，支持IP68防水防尘功能。 预计Galaxy S24 Ultra的售价将超过万元，与其对标的是售价同样破万的iPhone 15 Pro Max。该款手机将于明年1月正式亮相。
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爆料人士Onleaks曝出了三星GalaxyS24Ultra与前代机型的对比图，外观上最大的变化就是屏幕的弯曲度进一步缩窄，甚至接近平面。从对比图中可以看出，S24Ultra仅仅是屏幕表面的玻璃弯曲屏幕本身并没有延伸至侧边，我们可以将其称之为2.5D屏幕。按照三星以往新机的发布惯例，GalaxyS24系列预计会在明年2月份发布，让我们拭目以待。
爆料人士Onleaks曝光了三星GalaxyS24Ultra渲染图。GalaxyS24Ultra最大的变化是回归直屏方案。按照以往GalaxyS系列Ultra版定价，GalaxyS24Ultra售价突破万元几乎没有什么悬念，它将对标售价同样破万的iPhone15ProMax，该机将在明年1月份亮相。
有知名数码博主爆料称三星GalaxyS24Ultra可能放弃其在自家旗舰手机上一贯搭载的1000万像素长焦专用镜头引入一个新的5000万像素支持5倍变焦的镜头。新的镜头传感器规格为1/2.52英寸，像素为0.7μm。按照以往的发布惯例，三星GalaxyS24系列有望在明年2月份正式发布，让我们拭目以待具体的参数配置。
一位网友向我们提供了一份三星GalaxyS24Ultra机型的渲染图。GalaxyS24Ultra将配备6.8英寸AMOLED显示屏，机身更加方正，边框更加扁平化，屏幕边缘弧度较小，接近于直屏观感。我们也将持续关注该产品的具体上市时间，并为您带来最新报道。
三星即将推出的GalaxyS24Ultra手机近日在跑分库中现身。该款手机预计搭载高通骁龙8Gen3forGalaxy处理器，并采用1322八核设计。我们还需要等待更多消息确认其真正实力如何。
据爆料，三星GalaxyS24系列将会在全球市场提供Exynos和骁龙双版本，其中Exynos版搭载三星Exynos2400，骁龙版搭载骁龙8Gen3。GalaxyS24、GalaxyS24两款机型会有骁龙和Exynos两种选择，像北美会开售骁龙版本，韩国、欧洲则开售Exynos版本。目前GalaxyS24系列已经获得3C认证，其中GalaxyS24支持25W快充，GalaxyS24和GalaxyS24Ultra支持45W快充。
据爆料，三星下一代旗舰GalaxyS24Ultra将会采用钛合金材质，它将对标同样采用钛合金的iPhone15ProMax。iPhone15Pro和iPhone15ProMax最引人瞩目的当属这两款手机在外观设计上的突破首次采用质地坚固且轻盈的钛金属材质，为手机外观设定了新的行业标准。三星GalaxyS24Ultra将会采用6.8英寸直屏，搭载高通骁龙8Gen3平台，支持45W有线闪充，将会在明年1月份登场。
手机摄影的飞速升级，让越来越多人爱上摄影的同时，也在寻找一款便携且能提供出色成像的拍照设备。在自拍方面，三星GalaxyS23Ultra成像效果也十分出色，前置搭载了1200万像素摄像头支持双核疾速对焦，集成SuperHDR技术和升级的AI立体景深虚化技术，在自拍时可以获得更具质感的景深和背景虚化效果，为自拍作品呈现立体生动的画面。三星GalaxyS23Ultra更是凭借2亿像素传感器和强大的AI技术，让用户可以轻松创作专业级水准的影像作品，不错过生活中每一段精彩绝伦的瞬间，为日后找回更多美好的回忆。
古语云：人生难得一知己，推杯换盏话古今。翻阅历史可以看到，不论是文人雅士是街头百姓，都拥有着三五知己，可以在茶余饭后之时谈古论今。强大的影像能力，卓越的视听体验，极致的游戏效果，更使其成为了不少人休闲娱乐时的不二之选，为生活增加更多欢喜和乐趣。
三星将在明年1月发布GalaxyS24系列，比往年发布时间提前。三星GalaxyS24系列将于明年1月份开始量产，该系列将推出三款机型，分别是GalaxyS24、GalaxyS24和GalaxyS24Ultra。三星GalaxyS24已经获得3C认证，并支持25W有线快充。
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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。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。
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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。
