《一加6T宣布：骁龙845/屏幕指纹 10月30日纽约见》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：
10月8日晚间，一加官方在推特宣布，一加将于10月30日在纽约举办新品发布会，正式发布旗舰一加6T...
关于这款新机，一加CEO刘作虎公布了重要细节：它支持屏幕指纹识别...
通过我们的软件智能算法，屏幕指纹技术能在深度使用中更准确地识别用户指纹，我们还将最新硬件与智能预加载指纹信息的自学软件算法相结合，创造出行业领先的快速解锁体验...
更重要的是，一加6T使用高通骁龙845芯片中的TrustZone独立虚拟空间才储存指纹信息，保证指纹安全...
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一加Ace3Pro将会采用1.5K曲面屏，并搭载高通骁龙8Gen3平台。该款手机配置了16GB内存和1TB存储空间。
除了iPhone，屏幕指纹识别几乎成了目前旗舰机的标配，光学指纹和超声波指纹是手机厂商主要的选择方案。数码博主数码闲聊站”发文称，汇顶交流会披露去年底已出货超声波指纹，小批量供应给蓝厂。根据一加、魅族此前文案，超薄光学屏幕指纹和短焦光学指纹成本差4倍魅族的超声波指纹方案成本是超薄光学指纹的4倍。
一加Ace3Pro将采用1.5K曲面屏，搭载高通骁龙8Gen3平台，并配置了16GB内存和1TB存储空间。其后置摄像头为5000万像素主摄。一加Ace3Pro将不再采用类似的设计语言是采用全新设计，并且中框会升级为金属材质，值得期待。
小米集团的卢伟冰表示，去年在选择RedmiTurbo3的芯片方向时，最初计划继续采用骁龙7平台。但后来王腾建议，希望能够一步到位选择8系芯片。该机将于4月10日正式发布。
索尼计划于5月17日举办一场新品发布会，推出新款智能手机Xperia1VI。目前尚不清楚该手机的具体规格和功能，但已经曝光了其在台湾地区的起售价。我们将继续关注并提供最新消息。
安兔兔今天发布了2024年3月份的安卓手机性能榜，分为旗舰、次旗舰，最大看点当属第三代骁龙8反超天玑9300，夺回了第一的位置。此前两个月，搭载天玑9300的OPPOFindX7一直名列榜首，平均跑分超过213.8万，但这一次，搭载三代骁龙8的ROG8Pro游戏手机以214.1万分的好成绩，占据了第一位。其他就没有新机了，整体上还是天玑8000系列家族占优，共有六款机型上榜，其中RedmiK70E凭借首发定制的天玑8300-Ultra排名第二，跑分超过139.1万，遥遥领先其他竞品。
今天，真我GT5Pro推送系统更新，新版系统支持5.5G移动网络，这是真我第一款5.5G手机。5.5G被视为5G向6G过渡的中间阶段移动通信技术，虽然仍属于5G范畴，但在连接速率、时延、定位、可靠性等方面都有约10倍的提升。真我GT5Pro搭载同档唯一IMX890超光影潜望长焦，真我还与高通、虹软三方强强联合，在光学硬件、芯片算力、影像算法三大方面进行深度联调，带来行业首发的超芯长焦影像系统，让真我GT5Pro在长焦影像上一骑绝尘。
真我GTNeo6SE已官宣将于本月正式发布，目前关于该机型的Geekbench跑分已曝出。真我GTNeo6SE将搭载第三代骁龙7移动平台，将是真我GTNeo系列中性能最强悍的一款手机。realme真我负责人徐起表示，无论竞争对手如何变化，真我始终都是旗舰射门员，新机将于下周与我们见面。
iQOO手机官方今日宣布，iQOOZ9Turbo这款行业首批搭载第三代骁龙8s旗舰芯的机型，将在4月24日19:00正式与我们见面。iQOOZ9Turbo手机的一大亮点，便是其强大的续航能力。全地图光追、全色域还原等功能，让游戏画面更加逼真，确保用户能够畅玩无阻。
国内AIGC赛道进入到比拼产业应用的阶段。4月11日，记者注意到，蚂蚁集团的“AI金融助理”支小宝2.0版本已经处于对外测试阶段。数据还显示，2024年以来，新版支小宝共解答了用户手动输入的845万个理财和保险问题，相应问题解答的用户采纳率较前一版本均提升20%左右。
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。
