半导体行业缺芯的情况，至少在客户端处理器领域，并没有好转。
Intel首席财务官George Davis透露，基板等材料的供应依然特别紧张，公司完全不能满足市场需求，且超出了公司能够掌控的范围。
他预计供应短缺的局面还将持续几个季度，且今年三季度特别严重。
不过，在回答分析师的疑问时，Intel CEO帕特基辛格（Pat Gelsinger），Intel不会因供不应求将更高的价格转嫁给客户，至少公司上下半年的产品均价都没有大幅上调。
基辛格指出，现在正是与伙伴一道建立信任的时候。
当然，Intel不涨价，不代表笔记本客户、整机厂商们不会借机涨价，毕竟他们面对的不只是Intel这一家供应商。
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在智己L6的发布会上，小米SU7成了主角”之一，方方面面进行了对标和暗讽。甚至官方还将智己L6和小米SU7Max的各项参数与价格直接对比，引起了不小关注。我们再次敦促智己公司，立即公开澄清，并向被其误导的公众正式道歉！
Intel2022年正式重返独立显卡市场，AlchmeistArc锐炫系列首秀表现尚可。虽然性能不高，但通过持之以恒的优化改进，加上一定的性价比，IntelArc仍然占据了一定的市场地位，也赢得了很多用户的认可，陆续进入了桌面、笔记本、工作站、嵌入式等各领域，酷睿Ultra的核显也用上了同样的架构。从泄露消息看，Battlemage架构的变化包括改进微架构、改进光追性能、升级下一代显存子系统和显存压缩技术、升级下一代机器学习渲染技术、强化DeepLink协作功能，可能会支持PCIe5.0。
Windows蓝屏死机背后的原因千千万，很多时候来自驱动程序，比如Intel早就确认，他们的无线网卡和蓝牙驱动会导致Windows10/11出现蓝屏死机，官方也多次尝试修复，但一直不是很理想。Intel又放出了新版驱动，其中Wi-Fi驱动版本号23.40.0.4，蓝牙驱动版本号23.40.0.2，正是为解决蓝屏问题来。至于新版蓝牙驱动，也有一些质量更新，包括使用BR/EDR、LE耳机时的性能更好。
英特尔意识到，拯救x86的关键在于重新开放x86的知识产权许可。英特尔的主要竞争对手不再是AMD是Arm及其授权厂商，如苹果、高通、三星、联发科和英伟达。首款非英特尔、非AMDx86处理器将于2026年4月1日开始销售，这可能标志着新的竞争格局的开始。
微软研究人员挑战了语言模型预训练的传统方法，该方法在训练语料库中的所有token上均匀应用下一个token预测损失。他们提出了一种新的语言模型称为RHO-1，该模型利用选择性语言建模。SLM可以扩展到监督微调，以解决数据集中的噪声和分布不匹配，并通过训练一个强调帮助性、真实性和无害性的参考模型来获得在预训练期间获得本地对齐的基本模型。
这些年，Intel在制程工艺上非常激进，正在推进7、4、3、20A、18A组成的四年五代节点”公布了未来的14A，也就是1.4nm。20A工艺相当于2nm级别，2022年下半年就在实验室完成了IP测试晶圆，今年量产上市，首发产品是ArrowLake，预计命名为二代酷睿Ultra。至于Intel14A，具体投产节点仍未公布，看起来应该能在2026年落地。
美国当地时间4月9日，Intel举办了一场面向客户和合作伙伴的IntelVision2024产业创新大会，做出多项重磅宣布，包括全新的Gaudi3AI加速器，包括全新的至强6品牌，以及涵盖全新开放、可扩展系统，下一代产品和一系列战略合作的全栈解决方案。预计到2030年，全球半导体市场规模将达1万亿美元，AI是主要推动力，不过在2023年，只有10％的企业能够成功将其AIGC项目产品化。Intel将利用至强处理器、Gaudi加速器，推出AIGC流水线的参考实现，发布技术概念框架，并继续加强IntelTiber开发者云平台基础设施的功能。
彭博社知名记者马克・古尔曼最近透露，苹果公司正全力以赴开发搭载M4芯片的全新MacBookPro。Canalys机构发布的一份引人瞩目的路线图显示，备受期待的M4系列芯片有望在2025年第一季度正式亮相。M4系列芯片的推出，是苹果在AI领域迈出的重要一步，也将为整个行业树立新的标杆。
南京大学和腾讯的研究人员开发了一种名为StableDrag的新型基于AI的图像编辑方法，允许元素轻松移动到新位置，并保持正确的透视，根据他们的论文。该方法基于近期AI图像编辑的进展，如FreeDrag、DragDiffusion和Drag-GAN，并在基准测试中取得了显著更好的结果。苹果正在采用不同的操纵方法，MGIE使用文本提示添加、删除或更改对象无需选择特定区域。
全网高质量数据集告急!据报道，AI公司如OpenAI、Anthropic等正在努力寻找足够的信息来训练下一代人工智能模型。数据短缺问题日益突出，对训练下一代强大模型至关重要。从合成数据到建立数据市场，AI领域正在不断寻求突破，以确保训练下一代强大人工智能模型所需的数据资源。
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Studygenie是通过结合神经科学和人工智能，帮助您以10倍的速度准备考试的学习工具。它可以生成AI生成的测验，解释错误答案，并跟踪您对材料的保留情况。
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