《苹果悄然遗弃17寸MacBook Pro》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
11/13寸的MacBookAir升级了，13/15寸的MacBookPro升级了，15寸的视网膜屏幕MacBookPro也来了，唯独17寸的MacBookPro没有丝毫动静...
在苹果官方网站上，17寸MacBookPro已经难觅其踪了...
考虑到这种产品的需求并不大，加之15寸视网膜屏幕的分辨率高达2880×1800，远胜于17寸的1920×1200，苹果的举动也在情理之中...
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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。
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。
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。
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。
华为MatebookXPro等系列产品上午10:08准时开售。这款轻薄本，凭借华为自研的云隼架构等尖端技术，机身厚度仅为13.5毫米，整机重量更是惊人地控制在980克，开启了高性能笔记本的百克时代新篇章。值得一提的是，入门级配置的MatebookXPro售价仅为10999元起，却拥有如此强大的性能和轻薄的设计，无疑为消费者提供了极具性价比的选择。
华为MateBookXPro笔记本在今日的鸿蒙生态春季沟通会上正式亮相。在软件层面，华为对笔记本系统底层进行了优化，推出了自研的SuperTurbo技术。在其他方面，华为MateBookXPro还配备了高低音分频六扬声器、搭载70Wh电池，并支持140W超级快充等功能，进一步提升了用户的使用体验。
华为李小龙发微博表示，MateBookXPro是当前笔记本电脑上最好的屏幕，也是当前最大的柔性OLED显示屏。MateBookXPro采用14.2英寸柔性OLED原色屏，拥有93%超高屏占比，结合抗反光AR镀膜，能减少70%的反光，搭载华为临境显示技术，全方位带来沉浸视觉体验。目前MateBookXPro已在华为商城预售，起售价是10999元。
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。
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
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。
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