《AMD移动版Ryzen曝光：整合Vega显示核心 能耗下降50%》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AMD的说法，移动版Ryzen处理器将会在2017年下半年推出，将分为两个产品线，分别主打低功耗和高性能，面向超便携产品以及游戏产品...
移动版Ryzen处理器毫无疑问会集成Zen内核，同时还整合了新一代Vega图形核心...
性能方面，相比现有的产品，Ryzen移动版在CPU性能方面能提升50%，GPU性能方面能提升40%...
当然，单纯的性能提升是不够的，与第七代APU相比，Ryzen移动版的能耗比将下降50%...
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12-20
技嘉今天宣布，为旗下X670、B650、A620AM5主板发放新版本BIOS，支持即将发布的锐龙9000系列处理器，也就是Zen5架构的桌面版，再次实锤了命名。之所以说再次，是因为AMD之前官方更新的芯片组驱动中，就已经出现了锐龙9000的名字。至于为什么叫锐龙9000系列，是因为AMD处理器现在按照年份划分体系，和工艺、架构、技术、平台都没关系，比如2022年的都是7000系列，2023年的都是8000系列，2024年的就都是9000系列。
这一代AMDRDNA3显卡完全被N卡压着打，RDNA4大概率只是在RDNA3的基础上调整优化，提升光追性能，不会有太大变化。A卡要翻身，只能寄希望于RDNA5了。这个时间大约要等到2025年末或2026。
2024年第一季度，AMD取得收入54.73亿美元，同比增长2％，净利润1.23亿美元，同比增长188％，其中EPYC、锐龙处理器和Instinct加速器业务都表现出色，但是显卡、嵌入式业务比较低迷。AMD在财报中明确提到，Zen5架构的下一代移动版锐龙处理器StrixPoint”，下一代数据中心处理器Turin”，都将在今年下半年如期发布。StrixHalo会有6-16个Zen5CPU核心、20-40个RDNA3GPU核心，甚至有说法称40个单元的性能最高可媲美移动版RTX4070，32、24个单元的分别可以相当于移动版RTX4060/4050。
美国微设备公司周二发布的季度财报符合华尔街预期，但这并没有提振股价，因为公司的业绩中点与预期持平。AMD还提高了其MI300人工智能加速器产品的预期收入，预计今年将超过40亿美元，高于此前逾35亿美元的预期。”她随后在电话会议上指出，AMD对40亿美元以上的MI300目标“有着显著的供应可见性”。
AMD将在今年晚些时候发布代号StrixPoint的新一代笔记本处理器，升级Zen5、RDNA3、XDNA2三重新架构，计算、图形、AI性能全面飞升，名字也要变了。AMD处理器在Zen时代已经历经多次命名规则变革，2022年9月刚刚针对笔记本移动版制定了全新的体系，按照年份、架构、性能和功耗级别区分，最多四位数字、两位字母。H、HS、U等后缀消失之后，用户也无法再通过型号命名，直观地区分其性能、功耗释放水平，一定程度上反更容易混淆。
今天腾讯WeGame正式宣布，一年一度的年度发布会游戏之夜定档5月19日晚上8点。腾讯将通过WeGame、抖音、B站、快手、虎牙、小红书等平台进行直播。其实腾讯在2021年就入股了《黑神话:悟空》开发商游戏科学公司，并占有5%的股权，因此WeGame能够抢先上架开启预售，甚至拿到优惠价也是情理之中。
AMDRDNA4架构的RX8000系列虽然很遗憾不会有顶级旗舰，但也不是完全躺平，仍会有可取之处，比如光追。根据最新曝料，RDNA4架构的光追部分将会是完全重新设计的现在的RDNA3光追只是在RDNA2基础之上做了一些改进，变化并不大。如果RDNA4架构显卡能在主流乃至低端上提供更好的光追，无疑是更大的福音，可以让更多普通玩家享受光追的魅力。
XPS是戴尔旗下高端品牌，但无论台式机还是笔记本，常年被Intel处理器所垄断，现在终于看到AMD处理器即将回归了。戴尔XPS最后一次采用处理器是2009年的XPS625台式机，用的还是推土机架构的羿龙II。至于高通版本，将会是第三代骁龙X，代号OryonV3，但要到2027年底才会发布，对应的XP16笔记本肯定得2028年中才能看到了。
谷歌在周四宣布将整合旗下专注于构建人工智能模型的两个内部团队。Alphabet和谷歌CEO桑达尔・皮查伊在公司网站上发布了一篇博客文章，解释了将AI模型构建团队整合到谷歌DeepMind团队内的决定，其中包括来自公司研究部门的团队。公司还将其他责任团队划归到其中央信任与安全团队，公司正在加大对AI测试和评估的投资。
AMD已经成立55年了！AMD成立于1969年5月1日，只比Intel晚了不到一年，相爱相杀已经超过半个世纪。AMD公司市值约2330亿美元，领先对手Intel多达1000亿美元。
MuLan是一个开源的多语言扩散模型，旨在为超过110种语言提供无需额外训练即可使用的扩散模型支持。该模型通过适配技术，使得原本需要大量训练数据和计算资源的扩散模型能够快速适应新的语言环境，极大地扩展了扩散模型的应用范围和语言多样性。MuLan的主要优点包括对多种语言的支持、优化的内存使用、以及通过技术报告和代码模型的发布，为研究人员和开发者提供了丰富的资源。
MiLM-6B是由小米公司开发的大规模预训练语言模型，参数规模达到64亿，它在中文基础模型评测数据集C-Eval和CMMLU上均取得同尺寸最好的效果。该模型代表了自然语言处理领域的最新进展，具有强大的语言理解和生成能力，可以广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等多种场景。
TalentGenius是一个利用人工智能技术帮助专业人士评估技能、优化职业路径，并匹配最佳工作机会的平台。它通过AI工具提供个性化的职业导航、辅导、招聘和咨询，帮助用户在技术快速发展的今天保持竞争力。
Pipecat是一个开源框架，用于构建语音和多模态对话代理，如个人教练、会议助手、儿童故事玩具、客户支持机器人、接待流程和机智的社交伴侣。它支持本地运行，并可迁移到云端，集成了多种AI服务和传输方式，具有高度的可定制性和扩展性。
MetaTrend是一个专注于提供AI、加密货币和金融行业趋势的新闻网站。它通过每日更新的新闻摘要，帮助用户快速了解这些领域的最新动态，对于希望紧跟科技和金融潮流的专业人士来说，这是一个不可或缺的工具。
打标助手是基于GPT4-Vision开发的一个在线工具，它通过微调prompt实现批量图片文字标注，为基于SD模型的训练提供数据支持。该工具的主要优点在于其免费性、批量处理能力和高效的标注准确性，特别适合需要大量图片标注的科研和商业用户。
Gemma 2是下一代谷歌Gemma模型，拥有27亿参数，提供与Llama 3 70B相当的性能，但模型大小仅为其一半。它在NVIDIA的GPU上运行优化，或在Vertex AI上的单个TPU主机上高效运行，降低了部署成本，使更广泛的用户能够访问和使用。Gemma 2还提供了强大的调优工具链，支持云解决方案和社区工具，如Google Cloud和Axolotl，以及与Hugging Face和NVIDIA TensorRT-LLM的无缝合作伙伴集成。
Gemini 1.5 Flash是Google DeepMind团队推出的最新AI模型，它通过'蒸馏'过程从更大的1.5 Pro模型中提炼出核心知识和技能，以更小、更高效的模型形式提供服务。该模型在多模态推理、长文本处理、聊天应用、图像和视频字幕生成、长文档和表格数据提取等方面表现出色。它的重要性在于为需要低延迟和低成本服务的应用提供了解决方案，同时保持了高质量的输出。
Imagen 3 是谷歌一个先进的文本到图像的生成模型，它能够生成具有极高细节水平和逼真效果的图像，并且相较于之前的模型，其视觉干扰元素显著减少。该模型对自然语言的理解更为深入，能够更好地把握提示背后的意图，并从更长的提示中提取细节。此外，Imagen 3 在渲染文本方面表现出色，为个性化生日信息、演示文稿标题幻灯片等提供了新的可能性。
Veo是Google最新推出的视频生成模型，能够生成高质量的1080p分辨率视频，支持多种电影和视觉风格。它通过先进的自然语言和视觉语义理解，能够精确捕捉用户创意愿景，生成与提示语调一致且细节丰富的视频内容。Veo模型提供前所未有的创意控制水平，理解电影术语如“延时摄影”或“航拍景观”，创造出连贯一致的画面，使人物、动物和物体在镜头中逼真地移动。
PaliGemma是Google发布的一款先进的视觉语言模型，它结合了图像编码器SigLIP和文本解码器Gemma-2B，能够理解图像和文本，并通过联合训练实现图像和文本的交互理解。该模型专为特定的下游任务设计，如图像描述、视觉问答、分割等，是研究和开发领域的重要工具。
lluminous是一个快速、轻量级的开源聊天界面，支持多供应商API密钥，提供完整的隐私保护，所有对话历史和密钥都存储在本地。它支持多模态输入、多轮对话提示、预填充响应、模型切换以及对话分享等功能。
CuMo是一种多模态大型语言模型（LLMs）的扩展架构，它通过在视觉编码器和MLP连接器中融入稀疏的Top-K门控专家混合（MoE）块，提高了模型的可扩展性，同时在推理时几乎不增加激活参数。CuMo在预训练MLP块后，初始化MoE块中的每个专家，并在视觉指令调整阶段使用辅助损失以确保专家的均衡负载。CuMo在各种VQA和视觉指令遵循基准测试中超越了其他同类模型，且完全基于开源数据集进行训练。
混元-DiT是腾讯推出的首个中英双语DiT架构的人工智能模型，专注于中文元素理解，具备长文本理解能力和细粒度语义理解。该模型能够分析和理解长篇文本中的信息，并生成相应的艺术作品，包括但不限于人物写真、创意创作等。混元-DiT的推出，对于提升中文文本理解的深度和广度，以及促进中英双语交流具有重要意义。
GPT-4o（'o'代表'omni'）是自然人机交互的重要一步，它可以接受任意组合的文本、音频、图像和视频输入，并生成任意组合的文本、音频和图像输出。它在音频输入响应上的速度极快，平均响应时间仅为320毫秒，与人类对话的响应时间相近。在非英语文本处理上取得了显著进步，同时在API上速度更快且成本降低了50%。GPT-4o在视觉和音频理解方面也比现有模型更出色。
AutoGroq是一个AI驱动的对话助手，旨在通过自动生成专家代理来彻底改变用户与AI工具的互动方式。它克服了现有解决方案的局限性，提供了一个用户友好、强大且无需配置的体验。该平台专注于通过自动生成专门针对任何问题的专家代理，无论问题的复杂性如何，提供即时和相关的帮助。
OpenGlass是一款可穿戴眼镜，它能够记录用户的生活，并提供有帮助的总结和建议。这款眼镜可以针对不同的使用场景进行定制，适合追求个性化体验和生活记录的用户。它结合了最新的硬件技术和软件开发，为用户带来全新的交互体验。
Refuel LLM-2 是一款为数据标注、清洗和丰富而设计的先进语言模型。它在约30种数据标注任务的基准测试中超越了所有现有的最先进语言模型，包括GPT-4-Turbo、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro。Refuel LLM-2 旨在提高数据团队的工作效率，减少在数据清洗、规范化、标注等前期工作上的手动劳动，从而更快地实现数据的商业价值。
Aloe是由HPAI开发的一款医疗领域的语言模型，基于Meta Llama 3 8B模型进行优化。它通过模型融合和先进的提示策略，达到了与其规模相匹配的最先进水平。Aloe在伦理和事实性指标上得分较高，这得益于红队和对齐工作的结合。该模型提供了医疗特定的风险评估，以促进这些系统的安全使用和部署。
FunClip是一款完全开源、本地部署的自动化视频剪辑工具，通过调用阿里巴巴通义实验室开源的FunASR Paraformer系列模型进行视频的语音识别，随后用户可以自由选择识别结果中的文本片段或说话人，点击裁剪按钮即可获取对应片段的视频。FunClip集成了阿里巴巴开源的工业级模型Paraformer-Large，是当前识别效果最优的开源中文ASR模型之一，并且能够一体化的准确预测时间戳。
