据海外爆料达人最新消息，三星即将推出新一代Galaxy系列大折迭、Galaxy Z Flip6小折迭等新品。与此前曝光的消息基本一致，全新的Z Fold6在折迭状态下的三围尺寸为153.5*68.1*12.1mm，展开状态下的三围尺寸为153.5*132.6*5.6mm，重量为239g。外观设计上，该机的上下左右四边框进一步收窄，在视觉上更加和谐统一，并且四角更加方正。屏幕宽度也要比Z Fold5略宽，有一种矮胖的感觉。机身背部，该机将延续熟悉的造型风格，相机deco部分的凸起设计相比之前更为低调，显得更加平滑和内敛。

　　其他方面，根据此前曝光的消息，全新的三星Galaxy Z Fold6此次极有可能会在外观设计、屏幕、性能等方面带来更多的看点。内屏有望采用线的显示比例，并将配备一颗屏下摄像头。机身背部，该机将采用一块6.2英寸外屏，采用22：9的显示比例，并将后置三颗摄像头。硬件上将搭载高通骁龙8 Gen3旗舰平台，标准版将配备由5000万像素主摄 1000万像素副摄 1200万像素副摄组成的后置三摄相机模组，前置摄像头是400万像素，采用屏下方案。可能会内置4600mAh电池，并且机身内部可能依旧未预留专用的S Pen插槽。

　　据悉，三星有望在7月10日举行2024年夏季Unpacked活动，届时除了全新的三星Galaxy Z Fold 6系列外，还会有包括Galaxy Z Flip６、Galaxy Ring智能指环等新品亮相。更多详细信息，我们拭目以待。

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　　三星将在7月推出GalaxyZFold6，这款折迭屏新品的详细参数提前泄露。GalaxyZFold6更加轻薄，展开状态下的厚度为5.6mm，重量为239g。最后是影像，GalaxyZFold6后置5000万主摄，光圈是f/1.8，支持OIS光学防抖，支持8K30fps视频拍摄有3倍1000万像素长焦以及1200万超广角，内屏前置摄像头是400万像素，采用屏下方案，外屏前置摄像头是1000万像素，整体配置跟GalaxyZFold5一致。

　　三星即将在7月推出其新款折迭屏手机GalaxyZFold6。这款新品的详细参数已经提前泄露。它将于7月份正式发布，非常值得期待。

　　近日，三星即将发布的新一代旗舰折迭屏手机ZFold6备受瞩目。这款手机将采用一种更加方正的设计，相较于现有系列，这一设计创新无疑将为用户带来全新的视觉和使用体验。该手机将配备5G、双频Wi-Fi连接、蓝牙、NFC、WPT和UWB等先进的连接选项，为用户带来更快速、更稳定的数据传输和无线连接体验。

　　在智能手机市场日益激烈的竞争中，折迭屏手机凭借独特的形态和创新的交互方式，吸引了越来越多的目光。三星GalaxyZFold5作为这一领域的佼佼者，以其出众的轻量设计、卓越的性能、高效的移动生产力和革新的GalaxyAI体验，为市场注入强大活力的同时，更掀起了一轮又一轮的购机热潮。如果你正在寻找一款既具有创新性又极具创造性且高效的智能手机，那么三星GalaxyZFold5无疑是佳选。

　　三星即将发布其新一代折迭屏旗舰手机GalaxyZFold6系列。该系列不仅在硬件配置上进行了大幅升级也开始走轻薄路线。更多详细信息，请拭目以待。

　　三星GalaxyZFold6最新渲染图曝光。ZFold6的四边框进一步收窄，视觉上更加和谐统一，并且四个角更偏向方正。我们期待着这些更新功能所带来的影响和体验！

　　【科技】三星新一代折迭屏旗舰GalaxyZFold6曝光去年8月，三星推出了GalaxyZFold5折迭屏旗舰，其硬件配置和设计都备受瞩目。海外爆料达人带来了全新的三星GalaxyZFold6模型机谍照。GalaxyZFold6的推出标志着三星对于折迭屏手机市场的持续关注与努力，也为用户带来更多期待。

　　据三星手机供应链咨询公司DSCC的CEO罗斯�杨透露，三星正在研发一款新型折迭手机GalaxyZFold6Slim，并计划在2024年第四季度推出市场。这款新机将超过现有的Fold6，但售价预计与之相同。苹果的iPhone17Slim传闻也预示着苹果在产品策略上的可能变化，尤其是对于Plus系列的替代，这可能会对市场产生一定的影响。

　　三星的GalaxyZFold6和Fold6Ultra已经获得了内部代号“Q6”和“Q6A”。Fold6Ultra将以不同名称在中国市场推出。编辑点评：三星GalaxyZFold6系列手机备受关注，不同市场的命名差异以及新款手机的特点让人充满好奇，期待三星的最新消息。

　　有消息称三星即将推出新一代旗舰折迭屏手机ZFold6。这款备受期待的手机将采用更为方正的设计，与现有系列相比更加独特。三星有可能会在下个月于巴黎举行的Unpacked发布会上提前展示这款新机，为消费者带来一个惊喜。

　　Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型，用于合成数据生成管道，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型（LLMs）。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成，能够将响应末尾的标记转换为五个标量值，对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度，并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。

　　Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM)，专为英文单轮和多轮对线个token的上下文长度，经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上，通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好，并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。

　　BookSlice是一款面向忙碌人群的游戏化阅读应用，通过心理学原理帮助用户建立阅读习惯，并通过设置每日挑战来维持阅读连续性。它利用实施意图、习惯迭加等心理工具，使阅读变得习惯性和上瘾。此外，BookSlice还提供AI问答功能，帮助用户在阅读过程中获得上下文答案。

　　agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架，提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂，允许开发者构建和自定义多智能体协作模式，轻松构建多智能体应用，并分享不同技术与业务领域的模式实践。

　　HunyuanDiT Distillation Acceleration 是腾讯 Hunyuan 团队基于 HunyuanDiT 模型开发的蒸馏加速版本。通过渐进式蒸馏方法，在不降低性能的情况下，实现了推理速度的两倍提升。该模型支持多种GPU和推理模式，能够显着减少时间消耗，提高图像生成效率。

　　WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架，允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法，显着减少了计算时间，生成几何一致的扩展，使3D场景的生成时间少于10秒，支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。

　　ChatTTS_Speaker是一个基于ERes2NetV2说话人识别模型的实验性项目，旨在对音色进行稳定性评分和音色打标，帮助用户选择稳定且符合需求的音色。项目已开源，支持在线试听和下载音色样本。

　　fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行，使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调，实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下，使用相同的模型运行多个分类器。

　　MeshAnything是一个利用自回归变换器进行艺术家级网格生成的模型，它可以将任何3D表示形式的资产转换为艺术家创建的网格(AMs)，这些网格可以无缝应用于3D行业。它通过较少的面数生成网格，显着提高了存储、渲染和模拟效率，同时实现了与先前方法相当的精度。

　　HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型，它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码，结合从头开始构建的完整数据管道，实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话，根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估，HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比，达到了新的最先进水平。

　　UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间，以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列，支持随机噪声输入和首帧条件输入，显着提高了生成长期视频的能力。此外，它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构，以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果，并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。

　　LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试，旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力，这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。

　　Mo是一款结合超现实主义艺术和堂吉诃德理想主义精神的AI科技学习APP。它通过卡片形式，以图文、动画、视频、语音等多样化内容，使AI和科技知识的学习变得生动有趣。Mo不仅覆盖了AI的基础知识，还包含了元宇宙、大数据、大模型等前沿技术，适合各种背景的学习者，旨在打造一个个性化的学习体验。

　　开搜AI问答搜索引擎是一款面向大众的、直达答案的AI问答搜索引擎，它能够帮助用户从海量的文献资料中筛选出有用的信息，提供直接、精准的答案，并且能够自动总结重点、生成大纲、思维导图并下载。

　　AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序，允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型（LLM）计算并显示结果。该应用程序使用Python开发，利用Tkinter库创建图形用户界面，使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会（WWDC）上展示的Math Notes。

　　VideoTetris是一个新颖的框架，它实现了文本到视频的生成，特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术，精确地遵循复杂的文本语义，并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外，它还引入了一种新的参考帧注意力机制，以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。

　　Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型（LLMs）提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时，根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同，Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图，从而更好地促进推理。此外，它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型，例如使用目标检测模型绘制边界框，或使用分割模型绘制掩码，以进一步提高视觉感知和推理能力。

　　GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型，专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术，提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域，如自然语言处理、知识问答等。

　　SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术，可以更精确地控制生成图像的细节和风格，从而提高图像生成的质量和多样性。

　　EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型，能够接受多模态提示，通过创新的多模态特征连接器设计，有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数，并仅调整一些额外层，揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架，是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。

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