《巴克莱上调英伟达股票评级 未来一年后者股价有望上涨23％》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：
据美国财经网站CNBC报道，当地时间周四，巴克莱银行将英伟达股票评级上调至“增持”级别，理由是未来几年半导体市场需求将不断增加...
截至周三，英伟达股价在过去12个月中上涨了117%，而标准普尔500指数的涨幅为10.3%，这一表现在整个标准普尔500指数中排名第二...
柯蒂斯还将英伟达的目标股价上调至280美元，这意味着未来12个月内该公司股价有望上涨23％...
英伟达预计将在今年晚些时候推出新的基于Volta芯片的显卡，这是该公司在视频游戏领域的下一个重大举措...
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蔚来李斌近日表示，去年购买了很多的英伟达芯片，这耗费了公司不少钱，为此公司转向自研芯片，因为一颗芯片可以顶四颗，所以能降低成本。在2023蔚来日上，蔚来正式发布了首颗自研智能驾驶芯片神玑NX9031。配合蔚来汽车的最强安全冗余能力，神玑NX9031能够带来极致安心的驾驶体验，让驾驶者在享受智能驾驶带来的便利的同时，也能感受到蔚来汽车对安全性能的极致追求�
搞AI大模型，实在太烧钱了。如今的生成式AI有很大一部分是资本游戏，科技巨头利用自身强大的算力和数据占据领先位置，并正在使用先进GPU的并行算力将其推广落地。无论花掉多少钱，成为第一可能就会带来潜在的收益……但是什么样的收益，我们还无法作出预测。
英伟达近日宣布将与印尼第二大移动电信公司IndosatOoredooHutchison携手，在梭罗建设一座总投资额高达2亿美元的人工智能开发中心，此举标志着英伟达进一步扩大在印尼乃至整个东南亚的业务版图。据印尼通讯与信息部长布迪阿里塞蒂亚迪透露，这座名为IndonesiaAINation”的开发中心将加强当地的电信基础设施、人力资源和数字人才，为印尼乃至整个东南亚地区的人工智能和技术进
受国际局势等各方面影响，美国股市遭遇大幅抛售，其中科技股损失惨重。当地时间4月15日，美股三大股指全线收跌，当天美科技股七巨头”总市值一夜蒸发约2976亿美元。本周华为又推出了Pura70系列高端旗舰，机构预计出货量至少千万级别，将在苹果最大市场的中国抢夺大量iPhone份额，预估苹果销量会持续大幅下跌。
AI巨头公司英伟达继续其战略性收购行动，今日宣布将收购一家以色列初创公司，以使AI芯片更高效。这家芯片制造商已经签署了一项“最终协议”，收购基于Kubernetes的软件提供商Run:ai，后者帮助优化图形处理单元上的AI应用和工作负载。“Run:ai自2020年以来一直与英伟达紧密合作，我们都热衷于帮助客户充分利用其基础设施，”Geller在宣布这项交易的英伟达博客文章中说道。
快科技4月14日消息，小米汽车日前发布了小米SU7答网友问（第十六集）。有网友表示，小米SU7车上的SIM卡，可不可以更换成自己的SIM卡？对此，小米汽车介绍，小米SU7车机所用SIM卡为出厂内置，用户不能自行更换。用户可在交付之日起免费使用车载网络服务包”一年，此权益与车辆绑定；权益期结束后，车主可以通过小米汽车APP付费购买车载网络服务包”，其定价是19.9元/月和199元/年。此外，对于小米SU7的手机蓝牙解锁功能，小米汽车介绍道，如果关闭了手机蓝牙，该功能无法正常启动。使用手机蓝牙解锁，包括拉门解锁、靠近自动解锁、离车自动
在AI行业，尤其是生成式AI领域，技术的快速发展和应用的广泛前景吸引了大量的投资和关注。这一领域的高昂成本也引起了业界的广泛讨论。如何在追求技术进步的同时实现可持续的商业模式，是所有AI公司需要面对的重要问题。
英伟达正式发布了AIEnterprise5.0，这是一项旨在帮助企业加速生成式人工智能开发的重要产品。AIEnterprise5.0包含了英伟达微服务和可下载的软件容器，这些组件可用于部署生成式AI应用程序和加速计算。该产品不仅可以从安全、可投入生产且性能优化的软件中受益能够实现灵活部署，可以部署在数据中心、云端、工作站或网络边缘，满足不同场景下的需求。
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。
英伟达计划在今年第四季度推出RTX5090及RTX5080显卡。此将有助于英伟达合作伙伴扩大出货量，尤其是随着越来越多的玩家向高端升级，这些GPU的推出还将有助于提高GPU的平均售价。此外在光线追踪方面，英伟达RTX5090的性能目标是提高2.5倍，计算能力将提高2倍，功耗可能高达520W。
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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。
AI 内容检测器拥有惊人的 98% 准确率，可区分人类与来自 ChatGPT、GPT4、Bard、Claude 和 Gemini 等 AI 生成的内容。它在搜索引擎排名、学术评分和读者感知方面具有重要影响。
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