今年上半年, OPPO不断丰富其产品线,先后推出了几款不同系列新机。截至目前,OPPO今年已经推出了OPPO Find X7系列、OPPO A3 Pro、OPPO K12、OPPO Reno12系列等新品。与此同时,OPPO还携手小当回收推出了以旧换新补贴活动,这些新品均有不同程度补贴。
OPPO Find X7系列
OPPO Find X7系列是OPPO年初发布的旗舰机,共有OPPO Find X7标准版和OPPO Find X7 Ultra两个版本。标准版搭载的是天玑9300处理器,性能强劲。在屏幕方面,OPPO Find X7标准版具有1.5K分辨率、4500nit局部峰值亮度、至高120Hz智能动态刷新率和支持湿手触控。在影像方面,它配备了5000万像素大底广角+5000万像素超广角+超光感潜望长焦+苏哈全焦段大师影像,可以超越肉眼记录通透画面、细节出色。
而OPPO Find X7 Ultra搭载的是第三代骁龙8处理器,移动性能体验更加强大。在屏幕方面,它的分辨率由标准版的1.5K提升至2K,屏幕清晰度更高。在影像方面,Ultra版除了配备5000万像素超广角、超光感潜望长焦和苏哈全焦段大师影像之外,还搭配了新一代1英寸大底广角和特写潜望广角,“傻瓜式“拍照也能出大片。除此之外,OPPO Find X7 Ultra还有双模双向卫星通信,信号表现更强;支持50W无线闪充;且配备了国密二级认证安全芯片,信息安全更有保障。
OPPO A3 Pro
这款手机是OPPO 4月份发布的入门级手机,搭载的是天玑7050处理器,在这个价位里属于中规中矩。OPPO A3 Pro在续航和轻薄方面的表现比较突出,配备了5000mAh容量的电池,再搭配67W超级闪充,日常续航无忧;并在此基础上做到了至轻177g、至薄7.53mm,握持感比较优越。OPPO A3 Pro还至高支持12GB运行内存扩展;且通过IP69、IP68和IP66,防水性佳。
OPPO K12
OPPO K12是OPPO在4月底发布的中端机,搭载的是第三代骁龙7旗舰芯,日常体验丝滑流畅。在续航方面,OPPO K12配备的是5500mAh耐久大电池,搭配100W超级闪充,解决用户续航焦虑。它还采用OPPO自研的金刚石架构和关键部位“安全气囊”设计,通过瑞士SGS金标五星整机抗跌耐摔认证。在影像方面,OPPO K12配备了索尼5000万超清主摄+112°超大广角,同时搭载旗舰机超光影ProXDR显示,日常拍照无压力。
OPPO Reno12系列
OPPO Reno12系列是OPPO 6月份才发布的中端机,在电池容量5000mAh的基础上,做到轻至179g、薄至7.25mm,颜值出众。标准版搭载的是天玑8250芯片,安兔兔跑分过百万;而Pro版搭配的是更先进的天玑9200+芯片,安兔兔跑分可达162万。
在屏幕方面,OPPO Reno12系列都是6.7英寸的四曲柔边直屏,至高支持120Hz刷新率。在影像方面,这一系列配备了5000万像素前置镜头,后置镜头则是5000万像素5倍超光影变焦长焦+5000万像素主摄+800万像素广角,人像拍照比较出色;而且还支持live图,适合日常喜欢拍照记录生活的用户使用。
以上这几款今年新发布的手机,涵盖了从入门到旗舰,满足不同用户的需求。除此之外,OPPO还联合小当回收针对这几款机型推出了不同程度的以旧换新补贴活动,至高补贴1200!
以OPPO Find X7系列为例。该活动规则如下:活动期间,用户通过OPPO商城或官网购买这一系列新机,当旧机的实际回收价符合补贴条件时,即可根据旧机实际回收价获得相应的基础补贴;此外,当旧手机为OPPO、一加品牌时,还有额外的机型补贴。用户在“以旧换新”页面提交旧手机相关情况的问卷后,小当回收的系统就会自动为旧手机进行价格预估,用户只需一键下单并在规定时间内完成旧机订单成交即可。
小当回收是OPPO商城以旧换新的服务商,不仅有着专业的质检团队,而且还具有标准化的验机流程,且回收旧机效率高。据了解,小当回收也为vivo、拼多多和realme等大平台提供以旧换新服务,是一家值得信赖的回收平台。
综合来说,如果你想要买入门级新机,可以考虑OPPO A3 Pro;想入手中端机的话,侧重续航和耐用就选OPPO K12,侧重颜值和拍照就选Reno12系列;想入手旗舰机的话,可以考虑一下OPPO Find X7系列。此外,建议大家在购买新机时,通过以旧换新方式进行购买,会更优惠!
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。