快科技10月11日消息，一加首款折叠屏旗舰一加Open渲染图在社交平台上被曝光。
据悉，一加Open对应的国行版机型是OPPO Find N3，二者的工业设计、基础规格保持一致。一加Open会在海外上市销售，消息称其售价约为1700美元（约合人民币12400元）。
工业设计上，一加Open相机Deco为环形，跟OPPO Find X6 Pro有相似之处，相机区域有醒目的哈苏标识，闪光灯被安排在了机身左上角位置，辨识度拉满。
据悉，一加Open采用6.31英寸外屏，内屏尺寸是7.8英寸，均为120Hz高刷新率，搭载高通骁龙8 Gen2移动平台，配备16GB内存，后置4800万主摄、4800万超广角、6400万潜望式长焦三摄，外屏前置是3200万像素，内屏前置是2000万像素，电池是4800毫安时，支持67W闪充。
这款新品会在10月17日登陆海外市场，国行版OPPO Find N3预计很快会官宣。
（举报）
11.11云上盛惠！海量产品 · 轻松上云！云服务器首年1.8折起，买1年送3个月！超值优惠，性能稳定，让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧！
腾讯云
12-20
首款折叠屏旗舰一加Open的渲染图在网络上曝光。这款手机在海外市场的售价预估为1700美元。一加Open预计将在10月17日登陆海外市场国行版OPPOFindN3的具体信息尚未公布。
一加印度官方账号发布了一则消息，称“真正的一加体验即将到来，敬请期待”。从配图上看，新款折叠屏手机采用了内折设计，并配有直角中框。该款手机还配置了4800mAh电池，并支持100W的快速充电。
根据爆料人士OnLeaks的曝光，一加Open折叠屏旗舰的真机照片已经曝光。这款手机将在海外上市发售国行版本将对应OPPOFindN3。在参数方面，OPPOFindN3将搭载高通骁龙8Gen2移动平台，预计于10月份发布。
一加首款折叠屏手机OnePlusOpen将于10月19日正式发布。此前博主MaxJambor曾爆料这款手机于8月19日发布，但最终并未如期亮相。据博主@OnLeaks公开的渲染图显示，这款新机的机身采用类似皮革的材质，相机模组采用圆形设计并配有哈苏标志性logo。
有关一加折叠手机的消息层出不穷，近日，有国外网友拍摄到印度女演员安努舒卡莎玛手持一加折叠新机的照片。我们可以清晰地看到，一加Open折叠手机后摄镜组酷似OPPOFindX6，采用了一体的大圆环设计，三颗相机嵌入其中，闪光灯位于圆环外的左上角区域，呈圆形。如以上信息属实，这将是一加首款采用潜望长焦的手机。
一加12的外观渲染图曝光，延续了一加11的设计风格，尤其是摄像头模组部分设计十分相似。一加12将搭载5000万像素IMX966主摄，支持OIS光学防抖，并配备了4800万像素超广角镜头。一加12将支持120W有线和50W无线充，配置在旗舰机里十分能打，令人期待其价格。
备受关注的国产品牌一加首款折叠屏手机OnePlusOpen将于10月19日正式发布。一加将成为全球少数几家进入折叠屏手机市场的手机制造商之一。这样的配置将提供强劲的性能和较长的使用时间。
一加印度官方账号最近发文称:真正的一加体验即将到来，敬请期待”。从配图来看，新机采用内折设计，另配有直角中框。另内置4800mAh电池，支持100W快速充电。
作为一加正式进军平板电脑市场的首款产品，一加Pad凭借着出色的性价比，受到了诸多消费者的青睐。一加新款平板PadGo相关界面在印度电商平台Flipkart上线。一加Pad当时在国内发布的名字叫OPPOPad2，预计这次的PadGo在国内市场大概率会以OPPOPadAir2命名。
一加印度区域官方推特今日发布了一款名为OnePlusPadGo的平板电脑官图，配文为“整日畅玩”和“即将到来”。这款平板电脑是全新产品，首次以清晰面貌亮相。一加计划于2024年1月举办新品发布会，推出一加12、一加12R、一加PadGo和全新耳机。
Spark是一款智能、专注的电子邮件应用，帮助您掌控收件箱。通过智能筛选，快速了解重要内容，并快速清理其余邮件。Spark还提供AI助手帮助您快速编写完美的电子邮件。
Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案，支持多平台，帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储，确保隐私和轻松访问，同时支持多种尖端人工智能模型，提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能，释放创造力，支持Markdown、引用、令牌估计等功能，为思维提供广阔的发展空间。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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。
