经外媒报道之后，苹果官方确认搭载 M1 Max 芯片的 16 英寸 MacBook Pro 顶配机型具备全新“High Power”（高功率）模式，旨在密集、持续工作负载期间最大限度地提高性能。在内部文档中苹果表示高功率模式能为用户提供“极端性能”，用于 8K ProRes 视频调色等任务。
目前还不清楚高功率模式的具体功能，不过在下周正式发售之后我们应该能对该模式有更深入的了解。根据 MacRumors 撰稿人 Steve Moser 发现的 macOS Monterey 测试版中对高功率模式的代码级引用，我们确实知道该功能“将优化性能以更好地支持资源密集型任务，可能会导致更响的风扇噪音”。
苹果只确认高功率模式在配备 M1 Max 芯片的 16 英寸 MacBook Pro 机型上可用，因此我们推测该功能在任何 14 英寸 MacBook Pro 机型或任何配置 M1 Pro 芯片的机型上不可用。
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据名记马克古尔曼最新曝料，苹果已经在着手开发搭载M4芯片的全新MacBookPro。根据Canalys机构曝光的路线图，M4系列芯片有望2025年第1季度上线，将主打AI功能。主流笔记本在性能上已经几乎达到天花板，很难会带来大幅度的体验提升，所以AI将会成为下一步的重点突破口，其他Windows厂商也都在纷纷开发AIPC。
博主AbhishekThakur在博客中向大家展示了如何在MacBookPro上训练/微调Microsoft的最新phi-3模型!用户需要使用M1或M2mac来执行此操作。之后将使用AutoTrainAdvanced来微调phi-3。;）SFT和ORPO训练均在M2MaxMacBookPro上成功进行了测试。
苹果高管再次为配备8GB内存的MacBook产品辩护，认为这是非常合适的选择。Mac营销团队的埃文-巴泽在接受媒体采访时表示，8GB的MacBook非常适合”日常工作。苹果擅长通过存储空间赚钱，即使存储空间价格相对较低，他们仍然可以实现高额利润。
日前，据名记马克古尔曼爆料，苹果正加快研发M4系列芯片，该芯片将主打AI功能。苹果计划今年底到明年初发布多款搭载M4芯片Mac，包括全新iMac、低端14英寸MacBookPro、高端14英寸和16英寸MacBookPro以及Macmini。AI将成为PC下一步重点突破口，其他Windows厂商也都在纷纷开发AIPC。
苹果正在与LGDisplay和SamsungDisplay合作开发边框缩小结构技术，并在推进新一代iPhone16Pro和iPhone16ProMax两款机型的边框进一步收窄。BRS技术的生产难度极高，目前LG和三星两家供应商的生产良率还未达到苹果公司的标准。关于报道内容，请读者保持关注最新动态。
2024年4月11日，在华为鸿蒙生态春季沟通会上全新的华为MateBookXPro正式发布。SuperTurbo技术还对华为MateBookXPro从底层调优，能智能感知使用场景，适时引入对应的优化策略，带来更优的功耗、更高效的性能、更流畅的使用体验，实现了开机响应、大文件打开速度、多任务运行速度等多方面的提升，连续打开多个大文件毫无压力。实际使用中可能因产品个体差异、使用习惯和环境因
据此前多方爆料，苹果终于将在iPhone17系列标配高刷屏幕，为标准版带来高刷。但需要注意的是，苹果依然是刀法精湛，将通过尺寸控制拉开标准版与Pro版的差距。Pro系列还是会有独家优势，比如成本极高的钛金属中框、极窄的屏幕边框等等，最终还是交由消费者自行取舍。
今日，华为官方宣布将推出全新华为MateBookXPro笔记本，将在4月11日的华为鸿蒙生态春季沟通会上发布。华为常务董事、终端BGCEO余承东表示，这款产品不仅突破了轻薄与性能难以兼得的难题，更将首次支持华为盘古大模型，AI体验更进一步。快科技注：华为盘古系列基础大模型于2021发布，包括NLP、CV和科学计算大模型，后续发布了矿山、药物分子、气象、海浪等行业大模型。
小米智驾分为小米PilotPro和小米PilotMax。其中Pro版为纯视觉方案，Max版带有激光雷达，两个版本都支持全国都能用的高速领航，并且上市即开通。2024年，目标进入智能驾驶行业第一阵营。
小米SU7推出了三个版本：标准版、Pro版、Max版，售价范围从21.59万到29.99万元不等。面对消费者的纠结，雷军给出了自己的建议。它拥有830公里的续航能力，并支持高级智能驾驶功能，如激光雷达、508TOP算力和城市领航等。
Tipsy Chat是一个人工智能酒馆，通过与AI伙伴对话，让您的聊天体验更加有趣和富有创造力。它可以用于休闲娱乐、创造艺术、玩AI游戏等，提供多种角色和场景选择。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
AI 内容检测器拥有惊人的 98% 准确率，可区分人类与来自 ChatGPT、GPT4、Bard、Claude 和 Gemini 等 AI 生成的内容。它在搜索引擎排名、学术评分和读者感知方面具有重要影响。
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