站长之家(ChinaZ.com) 3月21日 消息:前段时间，苹果正式宣布将停止生产iMac Pro产品。目前，iMac Pro页面已经从苹果官网正式下架，官网和苹果商店均已无此款产品。
最新页面显示，苹果官网在售的一体机，已经仅有iMac一款产品。
值得注意的是，iMac Pro还在美国官网将这款电脑的兼容性过滤器改为 “2017年”而不是 “2017年以后”，这就代表着苹果后续将不再对此产品线进行更新，这款顶级一体机产品线的命运就此终结。
iMac Pro发布于2017年，是苹果史上最贵的产品之一，最强型号售价为10.55万元，是苹果史上功能最强大的台式机工作站，运行18核英特尔Xeon处理器，拥有4TB SSD、128GB内存以及搭载AMD Radeon Pro Vega64显卡。
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当地时间4月9日至11日，美国国际电影产业大会在美国拉斯维加斯凯撒宫如期举行。作为全球顶尖重量级的电影行业盛会。光峰电影事业部表示，2024年在稳固国内基本盘的同时，将继续开拓海外业务，为了实现这一目标，企业将一如既往的聚焦海外产品需求，构建多级客户生态圈，提升品牌影响力。
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。
苹果正准备为其Mac系列产品引入一款新的芯片处理器，旨在提升销售并突显人工智能。公司可能很快开始生产M4处理器，该芯片将推出三种主要型号。这标志着苹果自2023年5月以来的最佳表现。
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。
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。
4月12日，OPPO发布了全新防水手机A3Pro。该款手机获得了三项国际认证：IP69、IP68和IP66，具备了全面的防水功能，包括防泡水、防热水以及喷水等特性。对于那些想要购买真正具有良好防水性能的手机用户来说需更加审慎的选择和判断。
随着人工智能技术的发展，视频生成领域取得了长足的进步。在现有的文本到视频生成模型中，对镜头姿势的精确控制往往被忽视镜头姿势在视频生成中扮演着表达更深层叙事细微差别的影视语言角色。这一技术的应用前景广阔，有望在视频生成领域发挥重要作用。
OpenAICEOSamAltman最近前往阿联酋，提出了建立一个全球性政府和私人利益相关方联盟来资助、支持和供应人工智能产业的构想。Altman在本周会见了几位阿联酋官员和投资者，讨论了他们以及其他人如何共同努力以抵消人工智能基础设施所带来的巨额成本。即使英伟达预计仅今年就将三倍以上生产其H100和H200加速器，分析师警告称，需求可能会持续超过供应。
2024年4月9日，思看科技正式发布NimbleTrack灵动式三维扫描系统。NimbleTrack集全无线、不贴点、双边缘计算、一体成型架构于一身，精准驾驭中小型场景动态三维测量，领跑工业计量“无线”新时代!灵动式三维扫描系统NimbleTrack，轻巧身型，自在随行，集全无线、多功能等超凡性能于一身，精准驾驭中小型测量场景，成就绝妙之作。公司产品广泛应用于航空航天、汽车制造、工程机械、交通运输、3C电子、绿色能源等工业应用领域，以及教学科研、3D打印、艺术文博、医疗健康、公安司法、虚拟世界等万物数字化应用领域，致力于提供高精度、高便携和智能化的三维视觉数字化系统解决方案，打造三维视觉数字化民族品牌。
三星电子在首尔、巴黎和纽约三地举行了“WelcometoBESPOKEAI”全球新品发布会，展出了其最新家电产品阵容。会上三星分享了其全新愿景，即新品家电的智能互联性对于整体家居体验的改善，以及AI技术对于家电性能的提升。三星与英国天然气公司BritishGas合作，将三星SmartThingsEnergy的自动需求响应功能与BritishGas公司的PeakSave功能相结合，让用户轻松享受节能带来的经济效益。
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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