《英特尔发布员工多样性报告：黑人仅占3.7%》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：
报告显示，自英特尔承诺提升员工多样性的18个月以来，黑人和西班牙裔在该公司员工中的占比几乎没有改变，凸显出这家科技巨头在员工多样化方面临的挑战...
英特尔表示，今年6月份，西班牙裔在美国区员工中的占比跌至了8%，而2014年12月时的占比为8.3%；黑人在美国区员工的占比从2014年12月份的3.4%，增长至了今年6月份的3.7%...
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Hugging和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案，大幅提高了模型对提示词中空间关系的理解能力。在当前的将文字描述转换为图像的技术中，一个关键短板是它们往往无法精准地生成与文字提示中所描述的空间关系相符的图像。他们还会开源这个模型和数据集，以便其他研究者和开发者能够利用这些资源来进一步提高文生图模型的性能。
有开发者发现，NVIDIA已经低调放出了Streamline2.4.0SDK开发包，以及新版DLSS3.7.0，但官方尚未给出任何说明。Streamline使用来辅助DLSS技术开发的，大大简化了第三方程序集成支持DLSS的流程和难度。今年底有望看到下一代RTX50系列，到时候会不会同步带来DLSS4？
英特尔正在大力鼓励程序员为其所谓的"AIPC"编写代码，并为基于华硕NUC14ProPC的开发套件提供支持。这家芯片巨头在12月推出了CoreUltra处理器系列，引入了AIPC概念，该系列结合了CPU、GPU和用于AI加速的神经处理单元。英特尔表示，从其角度来看，AIPC是拥有CoreUltra处理器和集成NPU的系统，但并不一定需要具有Copilot键。
探索科技前沿，重塑游戏未来——这是一份集智慧与技术于一体的白皮书，由《开心消消乐》、英特尔和腾讯云携手呈现。通过第五代英特尔®至强®可扩展处理器以及腾讯云服务器的深度融合，我们得以见证AI推理在游戏体验改变中的重要角色。这份白皮书将为你展示科技与游戏的紧密结合，无论你身处哪个行业，都将从中得到深刻的启发。一起探索科技的边界，感受AI在游戏
Meta最近发布了LLama3，这是一款新的大型语言模型，用于实现更安全、更准确的生成式人工智能体验。除了LLM，Meta还推出了LlamaGuard2、CodeShield和CyberSecEval2等信任和安全工具，以帮助确保符合行业和用户安全期望。随着400亿参数显示出更高的准确性，可以推断出更高的AI硬件需求不会很快减少。
英特尔公司在其新的财务架构模式下宣布了第一季度的业绩，旨在确立自己作为人工智能硬件领域的领导者。该公司今天报告的第一季度营收为127亿美元，同比增长9%。”在后端，公司的Gaudi3和FalconShores-据英特尔称是专门为人工智能工作负载设计的第一款GPU架构-预计明年推出。
英特尔发布了新一代人工智能芯片Gaudi3，引发了业界的广泛关注。Gaudi3的性能远超竞争对手英伟达的H100芯片，成为当前市场上最强大的AI芯片之一。这使得Gaudi3在AI领域的应用中具有出色的表现，特别适合处理大规模的深度学习模型。
英特尔的芯片制造部门在2023年累计亏损了70亿美元，比2022年的52亿美元亏损额有所增加。尽管英特尔在2023年实现了189亿美元的营收，但这一数字较去年的274.9亿美元下降了31%。微软最近签约成为一个芯片厂商客户，但目前尚不清楚英特尔还需要多少公司才能在未来几年实现盈亏平衡。
英特尔宣布，他们将通过推出一个新的AIPCDeveloperProgram子计划，进一步推进其人工智能PC加速计划，为软硬件人工智能开发者提供各种新的工具包和开发套件。最初于10月23日推出的AIPC加速计划旨在连接硬件供应商和软件开发者，利用英特尔丰富的资源和经验，开发一个更广泛的生态系统，以适应世界向以人工智能开发驱动的转变。开发者可以在官方网页上加入AIPC加速计划，或者发送电子邮件至AIPCIHV@intel.com以获取更多信息。
近日，Meta重磅推出其80亿和700亿参数的MetaLlama3开源大模型。该模型引入了改进推理等新功能和更多的模型尺寸，并采用全新标记器，旨在提升编码语言效率并提高模型性能。即使80亿参数的Llama3模型比70亿参数的Llama2模型参数更高，在AWSm7i.metal-48xl实例上运行BF16推理时，整体prompt的推理时延几乎相同。
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Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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