油管博主KrixFix最近用他精湛的技艺，以及独特的方法，修好了一块RX 6900 XT显卡。
这块微星的RX 6900 XT比较特殊，修了几次之后依然毛病不断，最终经过细致的检查，确认是一颗显存不正常，但焊点都没任何问题。
使用万用表逐一检测显存与GPU之间的全部180条连接信号线路，确认其中一个断了。
但是，PCB电路板都是有好多层的，直接修理是不可能的。
这也没有难倒KrixFix，他使用自己的工具，在故障处钻了一个0.2毫米的孔，替换完整的信号线，重新焊接。
再次开机，一切正常！
也许你会问，绕开故障点重新走线不行吗？
理论上是可以的，但两点之间的信号走线保证长度一致是非常重要的，尤其是对于高频电子元件来说，这样可以保持信号一致性、数据完整性。
也正因为如此，你才会在PCB上看到各种拐来拐去的走线，它们可不是为了好看，而是为了保持长度
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一、ROCm加持出图效率翻倍！AMDRX7900XTLinux系统AI性能体验ROCm：一个可移植、高性能的GPU计算平台随着AI时代的来临，显卡的作用不再仅仅只局限于游戏，特别是在StableDiffusion火爆全网之后，越来越多的玩家将显卡当成AIGC生产力工具。也希望AMD能够继续优化ROCm在Windows系统下的性能表现，让更多的AMD用户能拥有自己的高性价比AIGC显卡。
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作为三星2024年NeoQLED8K系列新品中的顶级旗舰，QN900D无疑是一款令人期待已久的产品。经过亲身体验，这款电视不仅在外观设计上有突破性的创新，更在影音体验层面堪称行业典范。如此全面出众的产品，当之无愧三星NeoQLED系列的顶级旗舰。
在全球新能源汽车市场激战正酣之时，特斯拉却出人意料地采取了“反向操作”，其旗下ModelY系列车型在中国市场突然宣布涨价。根据特斯拉中国官网的最新信息，ModelY标准版售价已调整至263900元，ModelY长续航版售价为304900元ModelY高性能版的价格则定为368900元。自4月1日起，ModelY在美国的售价上涨了1000美元;自3月22日起，部分欧洲国家的ModelY车辆价格也上涨了约2000欧元。
雷蛇推出了2024款R灵刃azerBlade18笔记本，售价27999元起。新款笔记本配备了强大的i9-14900HX处理器，拥有24核心32线程，L3缓存为36MB，最高睿频可达5.8GHz，能够轻松应对各种高强度的计算和处理任务。除了标配的3个USB-A3.2Gen2接口、2个USB-C3.2Gen2接口、1个RJ45接口、1个HDMI2.1接口和1个SD卡读卡器外，用户还可以选择加钱选配雷电5接口，进一步提升了笔记本的扩展性和连接能力。
4月11日的消息显示，据外媒报道，东京商工调查公司公布的最新数据显示，去年日本破产企业数量接近9000家。2023财年，日本有8881家企业宣布破产，其负债额超过1000万日元，比上年增加了30.6%，增速为30年来最快，总负债额超过2.46万亿日元。大量廉价产品涌入日本国内市场，占据了其中低端产品市场份额，对本土制造业产生了挤压效应，导致日本贸易顺差转为逆差。
【编者按】2024年4月11日，真我realme在深圳举办了新品发布会，正式推出新一代高能电竞旗舰——真我GTNeo6SE。作为GT系列的最新力作，真我GTNeo6SE以1699元起的价格，带来了前所未有的屏幕、性能、续航和体验四大越级，重新定义了中端手机市场的质价比之王。凭借同档罕见的6000nit无双屏以及称霸中端的续航能力，真我GTNeo6SE无疑将成为中端市场的新标杆，引领行业向前发展。
文|朱之丛约访张泽伟是很困难的。时间从周三推到周四，又延期到周末，一直到星期天晚上11点，他才终于接起电话。这欲望有怎样一个人间的姓名，大可以忽略不计。
华擎正式发布了两款超级强悍的ITX迷你主板，Z790ILightningWiFi、B760ILightningWiFi，内存、CPU极限超频都小菜一碟，已经轻松创造了四大世界纪录。Z790I/B760LightningWiFi主板设计机会如出一辙，都有1411相110ASPS顶级供电规格有服务器级低损耗的8层2盎司铜箔PCB、2万小时超长寿命的20K黑金电容。背部接口有一个HDMI、一个DisplayPort1.4、一个USB-C3.2Gen2、一个USB-A3.2Gen2、四个USB3.2Gen1。
真我GTNeo6SE正式发布，起售价是1699元。该机全球首发新一代6000nit无双屏，这块屏幕由真我与京东方联合打造，挑战全球亮度最高手机屏幕搭载高亮度寿命保护算法，显示寿命是行业常规的两倍以上，实现了高亮度下更耐用。真我GTNeo6SE采用6.78英寸屏幕，配备5500毫安时电池，支持100W有线闪充，后置5000万像素主摄、800万超广角，支持OIS光学防抖。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
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