《大杀器！苹果A10X处理器曝光：10nm工艺/全新GPU》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：
按照规律，苹果应该会在明年年初的时候更新iPadPro系列，而它要用的新一代处理器也在紧张的筹备当中...
从苹果官方的招聘信息看，为下一代iPad打造的A10X的图形处理单元已经按时完工，而对于GPU的描述，苹果只是强调新的工艺技术和设计工具...
随后有消息人士爆料，A10X有可能会上马台积电的10nm工艺制程（A9X、A10都是基于16nmFinFET+工艺制程），之前爆料大神郭明池曾暗示，A10之后的处理器将由台积电独家生产...
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3nm工艺的A17Pro，你觉得成本会多少，制造成本比去年的骁龙8Gen2更低，苹果确实不一般。A17Pro是苹果公司的首款3nmSoC，仅用于iPhone15Pro和iPhone15ProMax，其单颗成本是130美元，相比A16略贵，后者是110美元/颗。由于芯片组制造商的存在是为了赚钱，因此高通需要向合作伙伴收取更高的费用，这可能意味着骁龙8代2的价格最终会高于A17Pro，所以暴利是必然的，要知道每部安卓手机他们也还收取一定的专利费。
富士通的A64FX处理器曾经助力富岳”登顶全球超算第一，目前他们已开始研发下一代处理器，代号Monaka”。Monaka处理器和A64FX一样仍然基于Arm架构，基于最新的Armv9-A指令集，最多大约150个核心，通过3DChiplet设计分成两个Die，并与SRAM、IO控制器等单元封装在一起。值得一提的是，Monaka不会用于日本下一代顶级超算是作为过渡，到时候得看Monaka的下一代，预计2030年才会上线。
苹果计划在明年推出新一代iPadPro，提供11英寸和13英寸两种尺寸选择，分别搭载J717和J718以及J720和J721，总计四个版本。值得关注的是，iPadPro2024将首批搭载M3芯片，该芯片基于台积电3nm工艺制程，是行业内唯一一款采用3nm芯片的平板电脑，性能可以超过安卓阵营。值得一提的是，新一代iPadPro还将同步推出全新的手写笔和妙控键盘等配件，进一步提升其在生产力工具方面的表现。
根据知名分析师郭明錤的透露，苹果公司计划在明年对iPad系列产品线进行升级，将采用3nm芯片。iPadPro采用了最新的M2芯片，因此郭明錤所说的3nm芯片应该指的是由台积电代工生产的M3芯片。苹果公司在这次升级中再次领先安卓市场，不仅在平板电脑领域在距离实现三年前就宣布的目标仅剩下一步之遥。
据博主“Kmila”爆料，全新的GooglePixel8系列手机配置已经曝光，系列将采用全新的GoogleTensorG3处理器，并且有望在性能和功耗上有所提升。Pixel8Pro将配备12GB内存和1-120Hz动态刷新率屏幕Pixel8将采用8GB内存和60-120Hz动态刷新率屏幕。今年中高端机型的竞争激烈，阿谷的Pixel系列别有一番风味。
随着发布时间的临近，高通也是抓紧时间进一步优化骁龙8Gen3，不过从曝光的最新性能看，提升还是很明显的。有博主发现了第三代骁龙8工程机最新跑分，Geekbench6Vulkan测试15434分，相比第二代骁龙8的10447分，提升高达47.7%！按照高通的规划，其会在11月份跟大家见面。
苹果iPhone15系列评测今晚正式解禁，大家最关心的就是iPhone15Pro系列搭载的A17Pro芯片性能表现究竟如何。博主小白测评实测，在1080P曼哈顿3.1离屏测试场景下，苹果A17Pro是204fps，功耗是9.8W。单线程性能比上代增强10%，首发台积电3nm工艺。
根据最新爆料，努比亚即将推出一款全新的屏幕下摄像头手机。这款手机预计将搭载高通骁龙8Gen3处理器，并且有可能是红魔9游戏手机或努比亚Z60Ultra。我们可以期待着这些新技术所带来的改变，并期待它们能够给用户带来更多惊喜和便利。
苹果有望在今年内推出iPadmini7，但据X平台科技博主Tech_Reve的消息，iPadmini7的升级仅为常规处理器的升级，仍无法拥有120HzPro-Motion高刷新屏幕。iPadmini6之前曾遭受“果冻屏”困挠，这种现象即在滚动操作下左右两侧的屏幕刷新不一致。此前有报道称，苹果即将推出iPadmini7，但升级幅度仅为轻微的规格提升外媒则在上周表示，iPadmini7将很快推出。
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。
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Overleaf 是基于 LaTeX 的在线协作编辑器，无需安装，支持实时协作、版本控制、数百种 LaTeX 模板等。适用于科学和技术领域的文档写作。
Continue是一个专为软件开发者设计的开源IDE扩展，它通过提供自动化和智能化的工具来加速AI软件的开发流程。它允许开发者在构建软件时保持流畅的工作状态，通过插件和系统整合，轻松开始并加速开发过程。Continue支持多种编程语言的代码自动完成，提供代码段的重写功能，并允许通过自然语言指令来优化代码。它还支持与多种AI模型和开发环境的整合，使得开发者能够构建一个随着新功能出现而进化的软件系统。
Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
