《华为超小米成国内最畅销安卓手机 美安卓份额升至64.9%》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：
据国外网站MarketingLand报道，市场研究公司KantarWorldpanelComtech根据今年三月到五月的智能手机销量发布报告称，6月Android智能手机在美国的市场份额已上升了2.8%至64.9%...
根据Kantar的数据，三星GalaxyS6是美国第三畅销的智能手机，仅次于iPhone6和GalaxyS5...
苹果在中国同样处于领先地位，排在第二位和第三位的分别是华为和小米，但市场份额都非常相近...
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小米SU7的澎湃智能座舱有着非常丰富的生态拓展能力。小米雷军曾表示，小米SU7不仅完美匹配小米手机，更是苹果手机用户的上佳选择。至于iOS和安卓之外的第三大手机系统华为鸿蒙，尤其是即将到来的纯血鸿蒙，目前不清楚小米SU7是否支持互联。
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。
近日，中汽数研”公布了3月份俄罗斯汽车销量榜单前十名，当月俄罗斯新车销量达到14.65万辆，创下自2021年5月以来的单月最高销售记录，且较去年同期实现高达2.1倍的增长。销量排名前10的品牌中，除榜首的本土品牌拉达外，其余9席尽数被中国品牌占据，彻底取代了昔日的日韩汽车势力，预示着中国汽车在俄罗斯市场的绝对主导地位已然确立。值得一提的是，前十名畅销车中，SUV占据了绝大比例，如果车企想要向俄罗斯出口汽车，那么SUV无疑是个好选择。
4月10日，Redmi召开Turbo3新品发布，在感受“性能旋风”的无限魅力同时也带来了小米首款开放式耳机。小米开放式耳机售价699元，首销期到手价649元，将于4月10日20:30在小米商城、天猫、京东、小米有品、小米之家等多个渠道开售。小米开放式耳机零售价699元，首销期到手价649元，将于4月10日20:30在小米商城、天猫、京东、小米有品、小米之家等多个渠道开售。
在华为的第21届分析师大会上，副董事长兼轮值董事长徐直军宣布了一项雄心勃勃的计划：在一年内将5000个常用手机应用全面迁移至鸿蒙操作系统。希望在2024年之前，在中国市场将99%以上手机使用时间占比的5000个应用完全迁移到鸿蒙原生操作系统上，以实现操作系统和应用生态的统一。通过昇腾处理器、CANN和MindSpore，华为希望能够让企业和开发者能够训练所有大型模型，并完成所有的推理工作。
据市场分析机构Canalys最新发布的中国手机市场一季度报告，中国大陆手机出货量为6770万台，同比增长15%，相比去年同期基本持平。其中华为表现亮眼，出货量同比增长70%达到1170万台，市场份额达17%，成功重返第一位置。尽管其iPhone15系列升级力度相对较小，但因面临华为全面回归、国产手机品牌的激烈竞争等原因导致产品吸引力下滑，在华出货量同比下降了25%，仅售出1000万台，排名第五。
在今天晚上的Redmi新品发布会上，除了RedmiTurbo3手机外发布了小米首款开放式耳机，售价649元。该耳机创新的采用了开放不入耳设计，使用亲肤液态硅胶材料，即使长时间佩戴也不会有痛感。该耳机还支持小米澎湃OS生态互联，能够实现开盒自动回连、多个澎湃OS设备间音频流转等，并且支持音频共享、一键拍照功能。
小米SU7的空气悬架系统作为车辆的一项关键舒适特性，引起了广大消费者的关注，特别是其调节功能和耐久性方面。小米汽车官方提供了详细的说明：小米SU7的空气悬架系统能够实现-20至30mm的调节范围。小米汽车还承诺提供与整车一致的质保服务，即5年或10万公里”的质保期，确保消费者能够放心使用。
华为今天正式宣布，目前已有超4000个应用加入鸿蒙生态。值得注意的是，原生鸿蒙的扩展进程已经大大加快，华为今年1月18日宣布首批200多家应用厂商开发，到3月底已经超过4000个，短短两个月时间增长幅度高达20倍。HarmonyOSNEXT鸿蒙星河版将于今年四季度发布面向消费者的商用版本，系统底座全线自研，不再兼容安卓App，彻底与安卓划清界限。
根据最近发布的Android15DeveloperPreview2代码，一项隐藏特性被发现：检测用户是否正在使用手机，如果处于未使用状态，则自动关闭屏幕。默认情况下，在30秒内未使用手机时会自动息屏，再过5秒后会自动锁定屏幕。然代码并没有提及实现方式，可能是借助前置摄像头来判断用户当前是否正在使用手机。
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。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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