OPPO Find 系列官网上线:「未来旗舰」Find X 即将到来!

,今天上午,OPPO 通过官方微博正式宣布,旗舰新机 Find X 即将回归。这也是时隔四年之后,OPPO 再度更新 Find 旗舰手机系列,OPPO 更将 Find X 称之为「未来旗舰」。

在今天下午,OPPO Find 官网()也正式上线,同时还发布了一段 OPPO Find X 的预热视频。视频里打出了「探索,是 Find 系列永恒的主题」的口号。

根据目前网上的爆料,预计 Find X 将采用 6.42 英寸 QHD+ 级全面屏,搭载高通骁龙 845 芯片,内置 3500mAh 电池,支持号称「15 分钟充满一部手机」的 Super VOOC 闪充,并且还将是继小米 8 透明探索版后,第二款支持3D 结构光人脸识别的安卓手机。

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OPPO两款型号分别为“PHZ110”和“PHY110”的手机通过了国家质量认证。这两款机型应为OPPOFindX7系列的旗舰手机。关于具体发布时间还没有任何官方消息确认,我们只能等待OPPO官方进一步公布更多信息。

据OPPO官方消息,OPPOFindX7系列线上全网预约量超百万,人气火爆,该机将于1月8日正式发布。这次FindX7系列再度升级影像系统,全球首发索尼一英寸LYT-900传感器,并配备双潜望镜头,号称是封神旗舰”。潮汐架构不仅能提升性能能节省能效,让FindX7的续航能力更强,据官方数据,在多个日常应用场景下,潮汐架构都能给FindX7带来额外的能效收益。

据OPPO官方消息,OPPO宣布将于1月8日发布FindX7系列新品。OPPOFindX7系列包含标准版和Ultra版两款,其中标准版提供大漠银月、海阔天空、烟云紫和星空黑四种配色。该机已在各大电商平台上架接收预约。

OPPOFindX7系列将于明年1月发布。这款手机或将配备双潜望镜头的Ultra版本,预计使用IMX890传感器和6X的IMX858超长焦潜望镜头组成“双长焦”设计,有望成为业界长焦能力的佼佼者之一。OPPOFindX7系列能否通过双潜望长焦方案给业界带来惊喜还是令人期待。

OPPOFindX7系列两款机型已全部入网。FindX7系列标配100W的快充头,并采用双处理器策略——天玑9300和骁龙8Gen3。但是根据OPPOFindX6系列的出色表现,我们对OPPOFindX7系列充满期待。

OPPO今天在FindX7系列技术沟通会上,正式发布了首个AI大模型安第斯大模型AndesGPT。AndesGPT是一个功能全面、强大的生成式视觉模型,能够对图像进行精准语义理解,并支持超过120类主体的识别与分割。以通话摘要功能为例,AndesGPT能帮助用户梳理通话内容的要点,并准确输出包含主题、要点及待办事项的摘要,其准确度远超10亿级别的端侧模型。

OPPO的两款新机PHZ110和PHY110已通过国家质量认证,预计为即将发布的OPPOFindX7和OPPOFindX7Pro。新机将配备最高11V9.1A的100W充电头,但OPPO官方尚未公布发布时间。新品预计在1月份正式发布。

今天,数码博主@数码闲聊站表示,OPPOFindX7系列手机将在下个月发布,最主要的是将一次性首发两颗传感器。该博主表示,OPPOFindX7Ultra将会配备支持3倍变焦的大底人像潜望镜,以及支持6倍变焦的小底超长焦潜望镜,有两颗传感器的首发。目前标准版和Pro版已经通过了国家3C认证,均支持100W快充。

该公司最新推出的FindX7系列手机支持卫星通信技术,成为首款采用该技术的智能手机。这款手机在FindX7系列上实现了听筒和免提双模卫星通话,摆脱了传统的对讲机模式。随着科技的不断进步和应用场景的不断扩大,我们有理由相信,在智能手机领域将会迎来更多这样令人期待的创新产品。

OPPO今日宣布,OPPOFindX7系列将于1月8日14:30正式发布。OPPOFindX7系列最大的亮点在于其搭载的自研潮汐架构。这一技术将大幅升级FindX7系列的AI性能,为用户带来更加智能化的使用体验。

DiffusionLight是一项利用扩散模型在单张输入图像中估算照明效果的技术。它利用训练好的Stable Diffusion XL模型绘制一个镜面反射球,然后将球体展开得到全景照明图。该技术解决了现有基于神经网络的方法依赖有限HDR全景数据集导致在真实复杂场景下效果不佳的问题。关键创新在于发现了扩散噪声图和镜面反射球生成质量之间的关系,迭代生成高质量镜面球;以及通过LoRA 进行多曝光训练,使LDR模型也可以输出HDR格式。该技术可产生逼真的照明估计,特别适用于野外场景。

Rawbot是一个AI模型比较平台,帮助用户轻松比较不同AI模型,并发挥它们在项目中的全部潜力。用户可以基于准确的并排比较来选择最佳的AI模型。Rawbot与ChatGPT、Cohere和J2 Complete兼容。

Auto Seduction AI是一款智能约会助手,通过个性化消息和完美的对话开场白,帮助用户每周获得1至4次约会。其独特的照片智能分析功能可以创建令人着迷的对话开场白,帮助用户获得更多的约会回应。用户可以使用其自动化的冷读、轻微调情、邀约等功能,平均只需4-6条消息就能成功安排一次约会。该产品支持多种语言,包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、俄语和印地语。

Resume Revival是一款免费在线AI简历生成器,利用ChatGPT技术提供最高质量的简历和求职信创建。产品功能包括AI驱动的简历和求职信生成、技能缺口分析、广泛的定制选项以及职业拓展。用户可以使用直观的在线平台免费增强求职申请。

该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。

vx.dev是一个开源的v0.dev替代品。它具有以下优点: – 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 – 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 – GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户可以基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。

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AnyChat是一款AI助手应用,通过使用AI完成任务和回答问题来提高工作效率。用户可以通过AnyChat执行各种任务,如搜索、生成文档、回答问题等。通过AnyChat,用户可以优化工作流程,提高工作效率。

Kin是您私人生活的AI助手。它具有无限的耐心、同情心和专业知识,并全天候为您提供支持。Kin建立在语义和情节记忆之上,能够深入了解您,同时注重隐私和安全。它通过本地存储、自主数据控制以及边缘机器学习等技术,保障您的数据安全。Kin还提供任务管理、优先级组织、时间优化等功能,可帮助您更好地利用时间。Kin目前处于测试阶段,正在接受早期访问请求。

FreeInit是一个简单有效的方法,用于提高视频生成模型的时间一致性。它不需要额外的训练,也不引入可学习的参数,可以很容易地在任意视频生成模型的推理时集成使用。

Discoze是一个通过AI孪生模型实现社交发现和交流的APP。用户可以创建自己的AI孪生,使其学习并模仿自己的语音、照片和个性。其他用户可以通过AI孪生模型进行交流,从而快速发现共同语言的朋友。Discoze实现了零等待时间的社交,用户可以随时通过AI孪生开始交流。

ODIN(Omni-Dimensional INstance segmentation)是一个模型,可以使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能,并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时,它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时,它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。

LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合,实现新的能力。CALM(Composition to Augment Language Models)引入模型之间的交叉注意力,以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括:(i)通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据,在新任务上扩展LLMs的规模;(ii)保持现有模型权重不变,因此保留现有的能力;(iii)适用于不同的领域和设置。实验证明,将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强,在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上,结果绝对改善了高达13%。类似地,当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时,在代码生成和解释任务上,相对于基础模型,我们看到了高达40%的改进,与完全微调的对应模型不相上下。

这款产品是一种3D GAN技术,通过学习基于神经体积渲染的方法,能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器,加速3D GAN训练,使用更少的深度采样,实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素,同时学习高质量的表面几何,合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量,为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。

Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台。用户可以与逼真的虚拟角色进行沉浸式对话,实现角色扮演和交流。平台提供自定义人工智能女友、选择不同人物形象与个性,打造独一无二的虚拟伴侣。核心功能有自然语言处理、情感计算等AI技术,可实现自主对话和互动。优势是个性化体验强,可提升用户想象力与情感联系。定位虚拟娱乐、陪伴市场。

3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战,并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中,给定一张任意四足动物的图片,我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。

LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。通过使用 Transformer 模块的扩展,该模型可以在不遗忘旧知识的情况下,高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能,在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型(LLaMA Pro-Instruct)在各种基准测试中均取得了先进的性能,展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解,为在各种环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。

QAnything是一个支持任意文件格式和数据库的本地知识问答系统,可以简单地导入任意本地存储的各种格式的文件,并得到准确、快速、可靠的问答。目前支持的格式包括:PDF、Word(doc/docx)、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片(jpg、png等)、网页链接等,后续会持续新增支持的格式。QAnything具有数据安全性,支持断网安装使用;支持中英文跨语言问答;支持海量数据问答,解决大规模数据检索退化问题;直接可用于企业应用的高性能产品级系统;一键安装部署,开箱即用的用户友好体验;支持多知识库问答等功能。

Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型,通过引入多模态指令,实现对异构图像生成任务的处理,并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态(如文本、边缘、风格、主题等),标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调,采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调,使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估结果表明,其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越,并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。

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