《甲骨文公布惠普邮件:惠普在安腾问题上撒谎》文章已经归档,不再展示相关内容,编辑建议你查看最新于此相关的内容:安腾处理器案续:惠普或向甲骨文索赔40亿美元甲骨文公布惠普邮件:惠普在安腾问题上撒谎甲骨文今天公布一批邮件,这些邮件来自惠普高管,甲骨文试图证明惠普存在
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美国多国计算机技术公司甲骨文正加强其生成式AI能力,与云计算竞争日益激烈,越来越多的公司加入AI领域。AI繁荣——ChatGPT聊天机器人在2022年11月推出,推动了对云计算服务和数据中心的需求增加,因为AI模型训练需要大量数据云计算提供了访问庞大数据集的渠道。甲骨文和英伟达在3月宣布将合作向全球客户提供独立的AI解决方案。
为何越来越多笔记本焊死内存,让用户升级变的困难,对此惠普给出回应。从苹果的MacBook到Windows笔记本电脑,越来越多的PC厂商选择将内存条焊死在主板上这些正从轻薄本向游戏本上转移。你怎么看这样的操作呢,是赞同还是反对?
网络上一则关于“公园内女生捡拾落花拍照遭大爷怒斥”的视频引发广泛关注。在春风拂面的周末午后,上海共青国家森林公园中,两位年轻女生正沉浸在拍照的乐趣中,却意外遭遇了一场风波。在享受自然之美的同时,我们也应该尊重并保护身边的生态环境,避免因误解引发不必要的冲突。
全球科技巨头纷纷加大对专用超级计算机的研发力度,力求在瞬息万变的未来市场占据主导地位。今年早些时候,算力巨头英伟达推出了专为AI任务设计的企业级超算Eos,其在纯AI计算领域的性能堪称翘楚。专用超算摆在我们面前的机遇是巨大的,同时这场科技的角逐显然是激烈的研发之路必然道阻且长,我们可能会走得慢,但方向要走对,我们需要突出重围,打造一台属于中国自己的「安腾」。
·2022年全球人口每天发送3,300亿封电子邮件,根据Statista的预测,到2026年这一数字将增长17.8%。·CheckPoint软件技术公司的研究表明,过去30天内,62%的恶意文件通过电子邮件进行传播,其中PDF是最常见的格式,占比59%。这是所有企业都不可忽视的必修课。
快科技4月22日消息,小米汽车在最新的问答中透露,今天开始会逐步公布小米北京车展相关安排。值得一提的是,雷军也会在车展上与现场朋友进行交流,感兴趣的朋友可以参加,这次车展时间为4月25日-5月4日。其中,4月25-26日为展会新闻日,4月27日-28日为专业观众日;4月29 日-5月4日为公众日。目前北京车展的各品牌展位图已经公布,小米位于W2号馆W203展位,是该馆的中间C位
为了测试小米汽车真正的赛道性能,小米汽车已经完成了小米SU7在浙江国际赛车场的测试。将挑战50万内最速量产车”,其测试圈速也将在4月25日早上9:20正式公布。从当前的浙赛全速排行榜来看,名列前矛的车型均为国际一线超跑,小米SU7能否在其中脱颖出,让我们共同期待吧!
腾讯游戏已正式发布了关于2024年劳动节假期未成年人游戏限玩时间的通知,为切实保护未成年人的身心健康,防止其沉迷网络游戏,特制定以下限玩日历。根据《关于进一步严格管理切实防止未成年人沉迷网络游戏的通知》精神,结合2024年劳动节假期的实际调休安排,中国大陆地区运营的腾讯网络游戏将对未成年人实施以下限玩措施:在以下特定时间段内,未成年人可以登录游戏,享受短暂的娱乐时光:4月26日至27日,每日的20时至21时;5月1日至5日,每日的20时至21时;5月10日,20时至21时;5月12日,20时至21时。腾讯游戏呼吁广大家长和社会各界共同关注未成年人的健康成长,合理安排他们的学习和娱乐时间,共同营造一个健康、和谐的网络环境。
快科技4月20日消息,周鸿祎要卖到自己的迈巴赫S600换一台国产新能源体验,视频一经发布就吸引了很多网友和国内厂商的关注,有人甚至直接推荐金龙大客车,理由就在于空间大。周鸿祎最新发布视频感谢网友和车圈朋友,明确拒绝了金龙大客车,并表示自己挑花了眼,然后认真思考了下,于是公布自己选车的6项标准。他声称,自己至今没有驾照,也没开过车,不但不是老司机,连司机都不是,所以自己对车的要求更多在于后排,1、空间足够大:自己之所以选那台迈巴赫就是因为它是奔驰S600的加长版,空间大,后座舒服点。2、要足够安全:安全是最大的
Unicode转Kruti Dev(Mangal转Krutidev)转换器是世界上第一个也是唯一一个完全支持Unicode输入和Kruti Dev(Mangal)输出格式转换的转换器。它基于人工智能技术实现,免费提供给所有人使用。它可以将Unicode Mangal字体的文本转换为Krutidev字体的文本,对于政府官员、翻译人员、内容创作者、网页开发人员和记者来说非常实用。
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Tiempo 是由前Facebook员工Victor和Vlad创立的AI伴侣,利用人工智能技术帮助用户在上网时集中注意力并避免分心。这个简单的工具可以让您专注于目标,确保在线的每一分钟都富有成效。Tiempo的使命是重新将计算机和手机定位为提高生产力的工具。目前,这款Chrome扩展插件对所有用户免费,同时收集用户反馈以优化产品。
Red Hat Enterprise Linux AI 是一个基于开源的模型平台,旨在无缝地开发、测试和运行企业级应用的大型语言模型(LLMs)。它结合了开源许可的IBM Granite LLMs、InstructLab模型对齐工具、Red Hat Enterprise Linux的可启动镜像以及Red Hat提供的技术支持和模型知识产权保障。该平台支持跨混合云环境的可移植性,并能与Red Hat OpenShift® AI集成,进一步推进企业AI开发、数据管理和模型治理。
即梦Dreamina是一款结合了AI技术的在线创作平台,它通过图片生成、智能画布和视频生成等功能,帮助用户将创意转化为视觉作品。该产品的主要优点在于简化了设计流程,使得非专业人士也能创作出高质量的图片和视频。产品背景信息显示,它由深圳市脸萌科技有限公司开发,定位于为广大创意工作者提供便捷的设计服务。目前产品提供免费试用,具体价格信息未在页面中明确。
Project Bernini 是 Autodesk 研究项目,旨在开发用于设计和制造行业的生成式人工智能。该模型能够从多种输入(包括 2D 图像、文本、体素和点云)快速生成功能性的 3D 形状。Bernini 模型专为专业几何工作流程设计,可以生成给定输入的多个功能性变体。Autodesk 致力于创建可以用于建筑、产品设计、娱乐等多个用例的生成模型,专注于生成功能性 3D 结构,因为这些模型的输出必须在现实世界中工作,以满足设计师的意图。
Chat GPT Side Bar是一个插件,可以在浏览网页时,在侧边栏展示Chat GPT。它提供了一系列功能,包括笔记、新闻、Google应用、加密货币跟踪、游戏集成等。你可以在浏览网页的同时使用Chat GPT,提高工作效率。
GPT Spreadsheets Visualization是一个工具,使用大型语言模型(如ChatGPT)自动探索数据、生成可视化和信息图表格。它可以与任何编程语言和可视化库一起使用,例如matplotlib、seaborn、altair、d3等,并与多个大型语言模型提供商(ChatGPT、PaLM、Cohere、Huggingface等)一起使用。它包括四个模块:摘要生成器、目标探索器、可视化生成器和信息图表格生成器。GPT Spreadsheets Visualization利用最先进的大型语言模型的语言建模和代码编写能力,实现了数据摘要、目标生成、可视化生成、信息图表格生成以及对现有可视化的操作、可视化解释、自动修复、推荐等核心自动化可视化功能。
evyAI是一个AI助手,能够智能地为你创建个性化评论、帖子和回复。它可以帮助你节省时间和精力,在社交媒体上提升可见度,建立信誉和网络机会。
RIZZ是一款AI驱动的约会助手应用,它利用先进的GPT技术为用户生成个性化的回复,帮助用户在约会、社交或专业沟通中留下深刻印象。产品通过分析用户的沟通风格,理解用户的语气、幽默感和词汇量,生成反映用户个性的回复。RIZZ的主要优点在于其个性化和适应性,它不仅能提升用户的沟通技巧,还能增加用户的魅力,帮助用户建立持久的联系。
Sonio是一款AI驱动的软件,旨在提高产前超声检查的效率、准确性和专业性。它通过自动化图像质量控制、报告生成、数据集成和计费来解决医疗团队面临的挑战。Sonio通过实时指导和最新的临床研究,提升团队技能,同时减少IT维护成本,提供现代化的集中解决方案。
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ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型,旨在提高大型语言模型(LLMs)在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号,并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验,显示出在保持语言能力的同时,显著提升了数学问题解决能力。
MistoLine是一个SDXL-ControlNet模型,能够适应任何类型的线条艺术输入,展示出高精度和出色的稳定性。它基于用户提供的线条艺术生成高质量图像,适用于手绘草图、不同ControlNet线条预处理器和模型生成的轮廓。MistoLine通过采用新颖的线条预处理算法(Anyline)和基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0的Unet模型的重新训练,以及在大型模型训练工程中的创新,展现出在复杂场景下超越现有ControlNet模型的细节恢复、提示对齐和稳定性的优越性能。
kan-gpt是一个基于PyTorch的Generative Pre-trained Transformers (GPTs) 实现,它利用Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 进行语言建模。该模型在文本生成任务中展现出了潜力,特别是在处理长距离依赖关系时。它的重要性在于为自然语言处理领域提供了一种新的模型架构,有助于提升语言模型的性能。