10月15日消息，联想moto razr 40 Ultra在2023上海国际消费电子技术展（简称Tech G2023）的评选中荣获最受欢迎电子消费奖。
据了解，该款手机一经发售，便凭借其独特的设计和卓越的性能赢得了众多消费者的喜爱。
moto razr 40 Ultra是摩托罗拉今年6月发布的全新小折叠屏旗舰，新机最大的亮点就是一块超大尺寸的外屏，3.6英寸比当年划时代的iPhone 4（3.5英寸）还更大，也是目前行业最大的小折叠外屏。
moto razr 40 Ultra的外屏已经适配了Top50主流App，包括全功能微信和小红书、搜狗输入法等应用，日常完全可以将外屏当主屏使用。
moto razr 40 Ultra内屏为6.9英寸OLED屏，搭载满血版骁龙8 处理器，内置3800mAh电池，支持33W有线快充、5W无线充电。
该机共提供两款可选，8GB 256GB售价5699元、12GB 512GB售价6399元。
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上海国际消费电子技术展TechG2023正在火热进行中，motorazr40Ultra荣获上海TechG“最受欢迎电子消费奖”，该奖项由展会主办方与消费服务保障平台“消费保”联合设立，直接联通产品、企业与消费者，是对优秀产品的高度表彰。motorazr40Ultra能够获此殊荣，证明该机的工业设计、综合体验均达到出色水准。作为当下小折叠手机中的“体验天花板”，motorazr40Ultra以综合体验致胜，更以好价回馈用户，始终做用户喜爱的产品。
苹果公司旗下新款智能手机iPhone15系列已正式上市销售，但有关iPhone16Ultra摄像头配置的传闻也纷纷传出。网传消息显示，苹果iPhone16Ultra将配备三个较小的摄像头，与苹果VisionPro设备协同工作，以提升拍摄功能。至于常规版iPhone16和iPhone16Plus，已有消息称它们都将升级为120HzProMotion显示屏，这是此前曝光的硬件升级内容。
小米14系列从8月份开始排产，这次将推出小米14和小米14Pro两款机型，其中小米14Pro采用了一个前所未有的设计，跟iPhone15Pro和iPhone15ProMax正面竞争。数码闲聊站同时暗示，小米14Pro后置三颗5000万像素摄像头，主摄应该是1英寸大底的索尼IMX9系Sensor。小米14Pro将于10月底登场。
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。
据苹果产品博主MajinBu的爆料，苹果即将发布新款手机iPhone16其中的顶配机型有望被命名为Ultra。这款新型号iPhone16用三个新的小型摄像模组与VisionPro头带配合使用。据此前郭明錤和数码闲聊站等海内外爆料者消息，iPhone16系列手机的主要变化在于虚拟固态按键，iPhone16Pro的屏幕尺寸为6.3英寸，Pro系列将升级搭载48MpxStacked超级大底主摄5x多棱镜长焦，灵动岛和外观设计保持不变。
苹果公司CEO蒂姆?库克在微博上庆祝苹果iPhone15系列手机、AppleWatchSeries9/Ultra2等新品正式开售。这些新品包括iPhone15Pro/ProMax、AppleWatchUltra2和AirPodsPro2等，都搭载了由苹果定制的全新S9SiP芯片和第二代超宽带芯片，新款AirPodsPro2耳机在配置上与上代没有变化。首批苹果iPhone15系列手机、AppleWatchUltra2/Series9手表以及AirPodsPro2耳机已发货。
Intel最初计划在MeteorLake这一代产品上更换新的接口LGA1851，但因为新的Intel4工艺不够成熟，性能上不去，所以只能用于主流和轻薄笔记本高端游戏本、桌面都由13代酷睿的升级版14代酷睿来撑场面。MeteorLake-S桌面版一度曾经做出样品，但最终被砍掉。这样的产品型号不会多，也算是MeteorLake最后的倔强了，但是也不排除完全可以满足65W主流市场需求，毕竟68核心用于i5、i3系列是足够了。
小米14系列旗舰手机将于10月底发布。在社交媒体上曝光了小米14Ultra的相关配置。也有爆料称小米14Ultra可能会支持超声波屏下指纹，进一步提升了用户的使用体验。
博主数码闲聊站暗示，小米14Pro主摄是5000万像素，传感器尺寸是1/1.28英寸，支持可变光圈，能在f/1.4-f/4.0之间切换，进光量媲美1英寸超大底。此前在小米13Ultra上，小米就配备了可变光圈，支持f/1.4和f/4.0两挡切换，在光圈值为f/1.9时，一英寸大底会让照片的边缘虚化掉，能拍出主体突出、背景虚化的照片。该机最快会在10月底登场。
小米13ultra是一款拥有16GB内存和512GB存储空间的顶级智能手机，采用白色外观设计。它搭载了强劲的Snapdragon888处理器，能够提供流畅无比的使用体验。如果你正在寻找一款高性能手机，那么不妨选择小米13ultra，享受它带来的全新体验。
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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