《更多选择！魅族MX4还有Ubuntu版本？》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
日前有消息称魅族MX4或将推出搭载Ubuntu系统版本，考虑到在11日开幕的亚洲通信展上，魅族携手Ubuntu公布了运行最新版Ubuntu手机系统的MX3手机，这个传闻似乎可信度颇高...
多种选择魅族MX4或推Ubuntu版...
之前也曾传出魅族内部相关负责人称“Ubuntu是在Android系统之外的又一个选择，即便是魅族未来使用Ubuntu系统，也可以在此之上构建Flyme界面和服务”...
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12-20
科大讯飞副总裁、研究院院长刘聪在博鳌2024年会现场表示：科大讯飞计划在今年6月，正式发布对标GPT-4当前能力的星火大模型V4.0版本。讯飞星火大模型V4.0目前正在训练中。刘庆峰表示，星火大模型的背后，是科大讯飞多年的研究和技术积累，多年来研发团队不断探索和改进各种算法和模型，以解决语言理解和推理中的挑战。
BIPaaS厂商衡石科技发布HENGSHISENSE5.1新版本……
StabilityAI在昨晚发布了其最新的代码模型升级版本——StableCodeInstruct3B。这一开源项目是继之前工作的延续，暗示着SD3模型的开源发布应该能够顺利进行，尽管后续模型的发展情况还不太明朗。StabilityAI的这次更新为代码生成和其他软件工程相关任务提供了一个强大的工具，同时，也为其商业模式开辟了新的可能。
OceanBase在其“关键业务负载”的一体化战略上再迈一步。4月20日在第二届OceanBase开发者大会上，OceanBase发布4.3版本，推出全新列式存储引擎，打造PB级实时分析数据库，可实现秒级实时分析，进一步加强TP/AP一体化。在OceanBase的开源社区，目前已有118位开发者开通博客，累计有1000多篇技术文章分享，核心仓库拥有300多位外部贡献者，共建代码量超5万行。
小米公司的王腾在发文中表示，一些竞争对手在测试过程中可能会偷偷降低亮度或画质，但小米对游戏体验坚持三不降：不降低画质、不降低亮度、不降低帧率。尽管这样做可能会导致部分测试指标不占优势，但小米始终坚持用户体验至上。RedmiTurbo3在运行《王者荣耀》时全程接近满帧；在《星铁》中，全高画质帧率达到了56.5fps；在《原神》中，720p全高画质帧率达到了58.9fps，游戏体验非常流畅。
OpenAI发布了GPT-4-Turbo正式版，这是一个带有视觉能力的模型，能够处理128k的上下文。这个模型现在已经全面开放，可以通过“gpt-4-turbo”来使用，最新版本为“gpt-4-turbo-2024-04-09”。GPT-4-Turbo是一个功能强大的模型，它的发布将为AI领域带来新的可能。
从《英雄联盟》国服官网获悉，《英雄联盟》团队计划在14.9版本结束对DirectX9的支持。《英雄联盟》团队表示，为了保持游戏的稳定性和性能，需要取消对那些不再被玩家广泛使用的较旧硬件或软件的支持。DirectX9于2002年底发布，距今已有22年时间，DirectX9的出现极大地推动了游戏和多媒体应用的发展，为玩家带来更出色的视觉和听觉体验。
今日晚间，小米汽车发布了小米SU7答网友问”，对网友关心的热点话题进行了解答。小米SU7交付后，有网友对其AEB紧急制动功能进行实测，实测能够刹停的最高速度，未达到小米SU7发布会上宣称的135km/h。小米汽车提醒道，现阶段智能驾驶仍属于辅助驾驶手段，目前版本可满足在正常工况及常规道路下的使用，但在极端天气下，仍应参考用户手册中的说明，谨慎使用智能驾驶功能。
OpenAI宣布推出最新版的GPT-4Turbo，这一消息在人工智能领域引起了广泛关注。目前新版GPT-4Turbo已向所有付费ChatGPT用户开放，这标志着人工智能技术在语言理解和生成方面的又一重大进步。尽管Claude3等其他AI模型也在不断进步，但GPT-4Turbo的推出无疑重新确立了其在竞技场排行榜上的领先地位。
创新奇智今日发布了奇智孔明工业大模型2.0版本以及多款大模型原生应用。这次升级后的工业大模型参数量达到750亿以上，实现了新突破，不仅在工业知识问答、数据分析、代码生成、任务编排等方面有所巩固增强了海量知识管理、复杂逻辑推理、长流程任务编排、Agent智能体等方面的能力。ChatRobot生成式工业机器人调度应用提供长序列任务编排和复杂决策驱动，赋予工业机器人智能操控和决策能力。
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Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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