一加 Ace 5 系列年末登场
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一加Ace 5系列年底登场：搭载骁龙8 Gen3/8 Gen4旗舰双芯
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一加13搭载骁龙8 Gen4 独家自研技术 李杰：效果惊人
一加科技李杰预告，一加13将于10月正式发布。一加13将搭载独家性能技术，效果惊人，这不仅代表最强的性能释放和游戏表现，也会拥有很多独家体验，他强调，在一加13上，你会体验到前所未有的性能魅力。一加13首发第二代东方屏，由一加和京东方联合打造，官方强调，这将是手机行业里迄今为止最强的2K屏幕，屏幕素质、高亮显示、护眼体验达到了行业新巅峰。
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卢伟冰：小米15系列首发高通骁龙8 Gen4
小米公司高管卢伟冰近日透露，2024年将成为芯片行业的转折点，预计在未来一个月内，行业将见证这一变化。他特别提到，小米即将发布的旗舰手机将搭载一款全新升级的处理器，该处理器采用桌面级微架构，具备“三超”特性:超高主频、超强性能和超低功耗。在影像方面，小米15Pro将配备5000万像素超大底主摄、5000万像素超广角和5000万像素潜望长焦，其中潜望长焦镜头是小米系列三年来的首次回归。
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高通骁龙8 Gen4系列阵容曝光：旗舰芯片不止一颗
爆料人YogeshBrar透露，高通骁龙8Gen4将于今年Q4亮相，骁龙8sGen4将于明年Q1登场，代号分别是SM8750和SM8735，该爆料人还提到，现阶段高通不应该改变命名方案。此前有消息称高通骁龙8Gen4将更名为骁龙8Elite，如果骁龙8Gen4更名的话，那么预计骁龙8sGen4也会改名。并且骁龙8Gen4基于台积电第二代3nm制程打造，这颗芯片由小米15系列首发搭载。
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曝荣耀Magic7系列10月登场：要首发骁龙8 Gen4
博主数码闲聊站爆料，荣耀Magic7系列确定会在10月发布，进度非常快，可能会首发骁龙8Gen4，10月进入旗舰大乱斗。根据此前曝光的信息，荣耀Magic7系列正面是一块居中胶囊孔屏幕，中框为金属直角边，背部是类圆形镜头。在Geekbench测试中，骁龙8Gen4的表现也相当出色：单核成绩达到了3236分，多核成绩则为10049分，超过了苹果最新的A18Pro处理器。
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Redmi机皇来了！K80系列入网：骁龙8 Gen4极致性价比旗舰
今天，RedmiK80系列获得入网许可，包含K80和K80Pro两款机型，型号分别是24122RKC7C和24117RK2CC。RedmiK80标准版搭载高通骁龙8Gen3平台，K80Pro搭载骁龙8Gen4平台，二者标配最新一代华星2K直屏，同档罕见。搭载骁龙8Gen4的RedmiK80Pro将是Redmi史上最强悍的高端旗舰该机将延续Redmi极致性价比的定位，值得期待。
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上一款改名的是骁龙888！曝高通骁龙8 Gen4又要改名：网友热议
博主数码闲聊站暗示，高通下一代骁龙平台不叫骁龙8Gen4，高通会有新的命名。不少网友给骁龙8Gen4起名：骁龙9000、骁龙9等等。这颗芯片将于10月正式发布。
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多核破万！一加13首个跑分出炉：骁龙8 Gen4单多核遥遥领先iPhone 16
今天数码博主数码闲聊站分享了关于一加13的首个Geekbench6的跑分，搭载了骁龙8Gen4单核3236，多核破分直接过万达到了10049分。首发搭载了苹果A18芯片的iPhone16首个跑分成绩也已经出炉，Geekbench显示，A18CPU主频是4.04GHz，单核成绩3114，多核成绩是6666。骁龙8Gen4采用了自研的OryonCPU架构，放弃了Arm公版方案，这一重大改变背后是NUVIA公司，该公司创始人GerardWilliamsIII在苹果工作期间，负责设计了A13、M1芯片。
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小米15首发骁龙8 Gen4 王化暗示小米15＞iPhone 16
今天，小米集团卢伟冰预告，小米15将首发搭载骁龙8Gen4平台，称骁龙8Gen4是手机芯片的拐点。王化转发该微博并暗示，小米15＞iPhone16。按照配置和定位，小米15对标的是iPhone16Pro系列，后者将在9月10日率先登场，小米15则会在10月发布。
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高通激进！骁龙8 Gen4定版：超大核飙至4.32GHz 远高于A18 Pro
数码闲聊站爆料，高通骁龙8Gen4的两颗超大核频率最终敲定为4.32GHz，6颗大核的频率最终锁定为3.53GHz，对比上代的3.3GHz提升巨大，同时高于苹果A18Pro的4.04GHz。根据Geekbench公布的跑分数据，骁龙8Gen4的单核成绩是3236，多核成绩是10049，作为对比，A18Pro单核成绩是3018，多核成绩是7751。这颗芯片将于10月登场，小米15、iQOO13和一加13等机型都将在10月登场。
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三星独占！高通骁龙8 Gen4高频版首曝：CPU频率史无前例
博主i冰宇宙爆料，高通单独为三星GalaxyS25系列定制了一颗芯片，命名为骁龙8Gen4forGalaxy，它比标准版的频率高一点点，堪称是鸡血版本”。已知骁龙8Gen4CPU由2颗4.32GHz超大核6颗3.53GHz大核组成，同时集成Adreno830GPU。这次的做法和上代产品类似，除了频率方面的差异外，核心体验将保持一致。
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Canvas:与ChatGPT协作的新方式
Canvas是OpenAI推出的一个新界面，旨在通过与ChatGPT的协作来改进写作和编码项目。它允许用户在一个单独的窗口中与ChatGPT一起工作，超越了简单的聊天界面。Canvas利用GPT-4o模型，能够更好地理解用户的上下文，并提供内联反馈和建议。它支持直接编辑文本或代码，并提供快捷操作菜单，帮助用户调整写作长度、调试代码等。Canvas还支持版本回溯，帮助用户管理项目的不同版本。
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Text Behind Image:轻松创建文字背景图片设计。
Text Behind Image 是一个开源的设计工具，允许用户轻松创建文字背景图片设计。它提供了一个简洁的界面，让用户可以自由地在图片上添加文字，创造出独特的视觉效果。这个工具对于设计师、社交媒体运营者和内容创作者来说非常有用，因为它可以快速生成具有吸引力的视觉内容。
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torchao:PyTorch原生量化和稀疏性训练与推理库
torchao是PyTorch的一个库，专注于自定义数据类型和优化，支持量化和稀疏化权重、梯度、优化器和激活函数，用于推理和训练。它与torch.compile()和FSDP2兼容，能够为大多数PyTorch模型提供加速。torchao旨在通过量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）等技术，提高模型的推理速度和内存效率，同时尽量减小精度损失。
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LFMs:新一代生成式AI模型
Liquid Foundation Models (LFMs) 是一系列新型的生成式AI模型，它们在各种规模上都达到了最先进的性能，同时保持了更小的内存占用和更高效的推理效率。LFMs 利用动态系统理论、信号处理和数值线性代数的计算单元，可以处理包括视频、音频、文本、时间序列和信号在内的任何类型的序列数据。这些模型是通用的AI模型，旨在处理大规模的序列多模态数据，实现高级推理，并做出可靠的决策。
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NVLM-D-72B:前沿的多模态大型语言模型
NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型，专注于视觉-语言任务，并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。
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gradio-bot:将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人
gradio-bot是一个可以将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人的工具。它允许开发者通过简单的命令行操作，将现有的机器学习模型或应用快速部署到Discord平台上，实现自动化交互。这不仅提高了应用的可达性，还为开发者提供了一个与用户直接交互的新渠道。
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AI-Powered Meeting Summarizer:会议语音转文本并自动生成摘要的AI工具
AI-Powered Meeting Summarizer是一个基于Gradio的网站应用，能够将会议录音转换为文本，并使用whisper.cpp进行音频到文本的转换，以及Ollama服务器进行文本摘要。该工具非常适合快速提取会议中的关键点、决策和行动项目。
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VARAG:视觉增强的检索与生成系统
VARAG是一个支持多种检索技术的系统，优化了文本、图像和多模态文档检索的不同用例。它通过将文档页面作为图像嵌入，简化了传统的检索流程，并使用先进的视觉语言模型进行编码，提高了检索的准确性和效率。VARAG的主要优点在于它能够处理复杂的视觉和文本内容，为文档检索提供强大的支持。
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JoyHallo:数字人模型，支持生成普通话视频
JoyHallo是一个数字人模型，专为普通话视频生成而设计。它通过收集来自京东健康国际有限公司员工的29小时普通话视频，创建了jdh-Hallo数据集。该数据集覆盖了不同年龄和说话风格，包括对话和专业医疗话题。JoyHallo模型采用中国wav2vec2模型进行音频特征嵌入，并提出了一种半解耦结构来捕捉唇部、表情和姿态特征之间的相互关系，提高了信息利用效率，并加快了推理速度14.3%。此外，JoyHallo在生成英语视频方面也表现出色，展现了卓越的跨语言生成能力。
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PhysGen:基于物理的图像到视频生成技术
PhysGen是一个创新的图像到视频生成方法，它能够将单张图片和输入条件（例如，对图片中物体施加的力和扭矩）转换成现实、物理上合理且时间上连贯的视频。该技术通过将基于模型的物理模拟与数据驱动的视频生成过程相结合，实现了在图像空间中的动态模拟。PhysGen的主要优点包括生成的视频在物理和外观上都显得逼真，并且可以精确控制，通过定量比较和全面的用户研究，展示了其在现有数据驱动的图像到视频生成工作中的优越性。
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Whisper large-v3-turbo:高效自动语音识别模型
Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练，能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本，解码层从32减少到4，以提高速度，但可能会略微降低质量。
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Realtime API:低延迟的实时语音交互API
Realtime API 是 OpenAI 推出的一款低延迟语音交互API，它允许开发者在应用程序中构建快速的语音到语音体验。该API支持自然语音到语音对话，并可处理中断，类似于ChatGPT的高级语音模式。它通过WebSocket连接，支持功能调用，使得语音助手能够响应用户请求，触发动作或引入新上下文。该API的推出，意味着开发者不再需要组合多个模型来构建语音体验，而是可以通过单一API调用实现自然对话体验。
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Saylo AI:探索无限的AI角色扮演游戏。
Saylo AI是一个AI角色扮演游戏，让你与AI角色互动，探索多样化的戏剧性故事。它利用人工智能技术，提供沉浸式的互动体验，让玩家在虚拟世界中与AI朋友交流，体验不同的故事情节。Saylo AI的背景信息展示了其创新性和娱乐性，旨在为玩家提供一种全新的娱乐方式。目前产品处于推广阶段，价格未明确标注。
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twinny:Visual Studio Code的免费且私密的AI扩展
twinny是一个为Visual Studio Code用户设计的AI扩展，旨在提供个性化的编程辅助，提高开发效率。它通过集成先进的AI技术，帮助开发者在编码过程中快速解决问题，优化代码，并提供智能提示。twinny的背景是响应开发者对于更加智能和自动化编程工具的需求，它通过简化开发流程，减少重复劳动，从而让开发者能够专注于更有创造性的工作。
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Buildpad:构建人们真正想要的产品
Buildpad 是一个旨在帮助创始人从概念到成功最小可行产品(MVP)的在线平台。它通过提供智能验证工具、AI引导的开发流程、进度跟踪以及个性化的项目见解，帮助用户构建能够获得市场认可的产品。Buildpad 的主要优点包括简化产品开发流程、提高产品成功率、以及提供个性化的指导和支持。
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Novela:AI时代的技能学习平台
Novela是一个专注于AI时代技能学习的在线平台，提供早期访问服务，用户可以免费试用。它旨在帮助用户掌握AI相关的技能，以适应未来职场的需求。
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interview.co:视频面试软件，简化招聘流程
interview.co是一个专注于简化招聘流程的视频面试软件。它通过提供在线视频面试、AI问题生成器和面试管理工具，帮助企业高效地筛选和评估候选人。产品背景信息显示，interview.co旨在解决传统面试中的时间消耗、日程安排困难和成本高昂等问题。价格方面，interview.co提供试用版，具体定价信息需进一步探索。
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Open NotebookLM:将任何PDF转换为播客集！
Open NotebookLM是一个利用开源语言模型和文本到语音模型的工具，它可以处理PDF内容，生成适合音频播客的自然对话，并将其输出为MP3文件。该项目的灵感来自于NotebookLM工具，通过使用开源的大型语言模型（LLMs）和文本到语音模型来实现。它不仅提高了信息的可访问性，还为内容创作者提供了一种新的媒体形式，使他们能够将书面内容转换为音频格式，扩大其受众范围。
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Chital:macOS平台的Ollama模型聊天应用
Chital是一个为macOS平台设计的应用程序，它允许用户与Ollama模型进行聊天。这个应用具有低内存占用和快速启动的特点，支持多聊天线程，能够在不同的模型间切换，并支持Markdown格式。此外，它还能自动为聊天线程生成标题摘要。Chital的开发主要是为了满足开发者个人的使用需求，但也鼓励社区成员通过fork代码库来添加新功能。
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SafeEar:保护隐私的音频深度检测
SafeEar是一个创新的音频深度检测框架，它能够在不依赖于语音内容的情况下检测深度音频。这个框架通过设计一个神经音频编解码器，将语义和声学信息从音频样本中分离出来，仅使用声学信息（如韵律和音色）进行深度检测，从而保护了语音内容的隐私。SafeEar通过在真实世界中增强编解码器来提高检测器的能力，使其能够识别各种深度音频。该框架在四个基准数据集上的广泛实验表明，SafeEar在检测各种深度技术方面非常有效，其等错误率（EER）低至2.02%。同时，它还能保护五种语言的语音内容不被机器和人类听觉分析破译，通过我们的用户研究和单词错误率（WER）均高于93.93%来证明。此外，SafeEar还构建了一个用于反深度和反内容恢复评估的基准，为未来在音频隐私保护和深度检测领域的研究提供了基础。