在AMD今晨的Zen 4发布会中，有一个小细节被忽视，官方再次证实，AM5接口的芯片组平台面向先进技术平台开发，仅支持DDR5内存。
这次的Zen 4默认支持DDR5-5200内存，配合EXPO超频可支持到6400MHz，略低于Intel 13代酷睿传言中的6800MHz+。
官方号称，EXPO技术可以在1080p分辨率下获得最高11％的性能提升，同时延迟降低到大约63ns，对标的就是Intel语境下的XMP 3.0。
回到DDR4，已经有9年历史了，AMD也表示，用户需要迈进计算新时代，DDR4过时了，要面向未来看。
不过，也有用户发出质疑，认为Zen 4目前标称的不少性能数据，可能很依赖DDR5的高频来达成，这或许是AMD决定放弃DDR4的另一个深层原因。
相较而言，Intel 13代酷睿还会保留对DDR4的兼容支持。
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经过连续四代的演进迭代，AMDEPYC处理器越发强大枝繁叶茂，Zen4家族就分成了四个不同的子系列。首发的是EPYC9004系列标准版，适合通用计算，Zen4架构，最多96核心192线程。AMDEPYC已经占尽了先机，布局也更加全面深入基于Zen5架构的下一代Turin”也正在准备之中，继续有着丰富的细分产品线，完全不给对手任何机会的感觉。
在经历了一年多的DRAM市场调整后，三星计划在今年第四季度增加DDR5内存的生产，以应对可能在明年出现的DDR5订单需求激增。像三星和SK海力士等主要DRAM制造商仍在削减生产能力，但这些削减主要针对DDR4规格。平均DRAM容量预计将增长12.4%。
AMD今年的锐龙7000系列移动处理器相当复杂，包含包含4种制造工艺、4种CPU架构、3种GPU架构明年的锐龙8000系列，同样会有多种版本。其中主流的是HawkPoint，预计命名为锐龙8050系列，最多8个Zen4CPU核心、12个RDNA3GPU单元，热设计功耗28-54W，也就是现在锐龙7040系列的马甲升级版。发布时间不详，但几乎肯定是明年第一季度。
已经出样单条128GB容量的DDR5内存，使用的是其今年夏初宣布的32GbDDR5颗粒。最关键的是，美光这种32GbDDR5颗粒，是单芯片设计非多芯片整合封装，因此存储密度更高，也更容易做成更大容量的内存条。三星也已经完成32GbDDR5颗粒，12nm级工艺。
AMD将在明年推出Zen5架构的锐龙8000系列、霄龙9005/8005系列，更下一代的Zen6架构也已经崭露头角，据说可以支持到史无前例的16通道内存。MLID曝光了一份AMD架构路线图，列出了Zen5、Zen6的不少细节，尤其是前者料很猛。Zen6据说还会有新的封装技术，可能会将CCD堆叠在IOD之上，可以达到缩小芯片面积、提升内部通信效率，但就没法直接堆成64核心了。
据博主@Tech_Reve消息，近期有传闻称三星将终止与AMD在移动GPU上的合作，但这一消息并不准确。虽然三星正在开发自己的GPU，但更像是AMDGPU的修改版。这款芯片继承了硬件加速的光线追踪和可变速率着色等高级图形功能实际应用中，该芯片的表现并未达到预期。
外媒VideoCardz报道，AMD高管ScottHerkleman在科隆游戏展活动上进行了简短的访谈，并确认基于RDNA3架构Radeon显卡现已全部发布。昨天AMD推出了针对高端市场的RX7800XT和RX7700XT，价格分别为499美元、449美元。至于用于笔记本平台的RX7000MGPU，但可能是Herkleman无意中忽略了，在访谈中并没有给出明确的信息，毕竟还是有不少玩家希望AMD可以推出正面抗衡RTX40系列的GPU。
AMD最近推出了新一代图形增强技术AMDFidelityFXSuperResolution3，这是其与竞争对手Nvidia在图形渲染技术上的最新对抗。AMDFSR3通过使用超分辨率时域上采样和帧生成技术，可以有效地提升游戏在较低分辨率下的图像细节和整体视觉效果，同时不会对游戏性能造成很大影响。AMDFSR3是AM向玩家提供更出色图像质量的一次重要创新，希望未来能在更多游戏中发挥效用，提供更好的游戏体验。
2022年11月，RX7900系列发布的同时，AMD还宣布了FSR3，对标NVIDIADLSS3，但是足足10个月过去了，它终于靴子落地了!AMD发布了一款技术预览版驱动，专门用于开启FSR3的核心技术AFMF”，也就是AMDFluidMotionFrames”。它和DLSS3一样基于帧生成原理，可在现有的每两帧画面之间插入AI生成的一帧，理论上性能翻倍。-推荐1080p帧率不低于55FPS、2K/4K帧率不低于70FPS的游戏开启。
几乎在NVIDIA发布DLSS3的同一时间，AMD宣布了自己的FSR3技术。但不同的是前者在发布的同时，就有多款3A大作同步支持FSR3这边就一直没有太多消息。根据官方的介绍，在《魔咒之地》游戏中，4K分辨率超高光追的设置下，不开启FSR3的话，RX7900XTX只有53帧开启FSR3的超分辨率、Anti-Lag和平滑运动帧”后，帧率暴增到175，提升幅度达到了3.3倍。
Chat With Llama 3 是一个开源的聊天机器人，由Meta AI开发。它能够进行多种智能对话，包括解释复杂概念、创作诗歌、编写代码、解决逻辑谜题，甚至帮助用户给宠物起名。这个聊天机器人的主要优点在于它的多功能性和开源性，使其可以被广泛地应用于各种场景，并且可以根据需要进行定制和改进。
AI图片生成与搜索是一个在线平台，利用先进的人工智能技术，允许用户快速生成或搜索各种风格的AI图片。该技术的重要性在于它能够极大提高设计和创意工作的效率，同时降低成本。产品的主要优点包括丰富的图片资源、高效的生成速度、以及用户友好的界面。产品背景信息显示，这是一个面向广大创意工作者和设计师的工具，旨在帮助他们快速实现创意构想。目前，该产品提供免费试用，但具体价格和定位信息未在页面中提供。
OpenPerplex是一个提供广泛知识资源的在线平台，它通过整合多种信息源，为用户提供了一个便捷的知识获取渠道。该产品以其丰富的信息量、高效的检索能力和友好的用户界面而受到用户的青睐。它不仅适用于个人学习，也适合专业人士进行深入研究。
JavaVision是一个基于Java开发的全能视觉智能识别项目，它不仅实现了PaddleOCR-V4、YoloV8物体识别、人脸识别、以图搜图等核心功能，还可以轻松扩展到其他领域，如语音识别、动物识别、安防检查等。项目特点包括使用SpringBoot框架、多功能性、高性能、可靠稳定、易于集成和灵活可拓展。JavaVision旨在为Java开发者提供一个全面的视觉智能识别解决方案，让他们能够以熟悉且喜爱的编程语言构建出先进、可靠且易于集成的AI应用。
AI-Powered Background Removal（AI驱动的背景移除）是一款基于AI技术的在线工具，它能够快速且高效地从用户上传的图片中移除背景。该工具的主要优点在于其隐私保护和本地执行能力，即图片处理在用户设备上完成，无需上传至互联网，保证了数据的安全性和处理速度。此外，作为一款开源且完全免费的工具，它极大地释放了用户的创造力，无需担心成本问题。
SearchForJohn是一个在线搜索工具，旨在帮助用户快速找到所需的信息。它以简洁的界面和高效的搜索算法为特点，为用户提供了一个便捷的信息检索平台。该产品的主要优点包括快速响应、准确的搜索结果和用户友好的界面设计。SearchForJohn的背景信息显示，它是由一群对搜索技术充满热情的开发者创建的，旨在解决用户在信息过载时代中寻找特定信息的难题。目前，该产品提供免费试用，但具体价格和定位信息未在页面上明确展示。
OpenBioLLM-8B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型，专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调，能够理解并生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中的表现超越了其他类似规模的开源生物医学语言模型，并与更大的专有和开源模型如GPT-3.5和Meditron-70B相比也展现出更好的结果。
小悟空是一个集成了多种智能工具的网站，旨在提高个人和团队的创作效率和运营效果。它通过提供诸如文章生成、视频脚本创作、笔记创作等多样化功能，满足不同用户在内容创作、个人表达、学习教育等方面的需求。产品背景基于人工智能技术，结合大数据分析，为用户提供个性化、高质量的服务。价格定位为免费试用，部分功能付费，以适应不同用户的需求。
Jasper Chat是一个先进的人工智能聊天工具，它通过数十亿的文章、论坛、视频文字稿和网络内容的学习，能够就复杂主题进行详细对话。它的设计易于使用，能够记住对话内容，快速生成有用、适用且独特的内容，并且支持30多种语言。Jasper Chat不仅功能强大，而且使用起来充满乐趣，可以用于写作诗歌、讲笑话、制作剧本或生成日常星座运势等。
YouTube Transcript Generator可以下载任何YouTube视频的转录文本，并提供复制、下载、搜索和转换等功能。通过AI将YouTube转录文本转换为文章或博客帖子。
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TinderProfile.ai是一个使用AI技术分析用户自拍和照片，生成一组高质量、专业外观的图片，以确保在约会档案上留下良好的第一印象，增加用户获得更多匹配的机会。
OpenBioLLM-70B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型，专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调，能够理解和生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中展示了超越其他类似规模开源生物医学语言模型的优越性能，并且在与更大的专有和开源模型如GPT-4、Gemini、Medtron-70B、Med-PaLM-1和Med-PaLM-2的比较中也展现了更好的结果。
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