三星电子在韩国正式发布了Galaxy Quantum 5智能手机，该机以Galaxy A55系列为基础，强化了安全性。
Galaxy Quantum 5的核心亮点在于其先进的量子加密安全芯片。内置的ID Quantique量子随机数生成器(QRNG)芯片生成不可预测的随机序列，确保了无与伦比的安全保障。
性能和显示
Galaxy Quantum 5配备6.6英寸Super AMOLED显示屏，具有FHD+分辨率和120Hz刷新率。搭载Exynos 1480处理器，配备8GB RAM和128GB存储空间，运行Android 14操作系统。
摄影
该机拥有四摄系统，包括5000万像素主摄、1200万像素超广角、500万像素微距和3200万像素前置摄像头。
续航和充电
Galaxy Quantum 5内置5000mAh大容量电池，支持25W快速充电。
售价和配色
Galaxy Quantum 5售价618,200韩元（约合人民币3282元），提供炫冰蓝、炫丁香紫和炫海军蓝三种配色。其量子安全功能使其成为注重隐私和安全的用户的理想选择。
新闻来源: 三星电子官方网站
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Redmi品牌负责人王腾宣布，为庆祝中秋节，Redmi将向消费者赠送节日福利。从9月15日至17日，全国3000家小米之家将向顾客免费发放30万枚月饼，口味包括莲蓉、台式凤梨和豆沙玫瑰。RedmiNote系列已将性能机型独立为Turbo系列，未来Note系列将专注于普及旗舰技术，如90W快充、AI技术以及大底影像等。
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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。
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。
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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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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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。
