10月16日据路透社消息,英特尔公司已同意以 2700 万美元的价格收购多伦多公司Pivot Technology Solutions旗下的软件业务。英特尔表示,该公司将会收购Pivot旗下Smart Edge业务,这款软件可以帮助分割数据,并将数据存储在离用户更近的地方,从而使得计算设备可以更快地作出响应。
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10月16日据路透社消息,英特尔公司已同意以 2700 万美元的价格收购多伦多公司Pivot Technology Solutions旗下的软件业务。英特尔表示,该公司将会收购Pivot旗下Smart Edge业务,这款软件可以帮助分割数据,并将数据存储在离用户更近的地方,从而使得计算设备可以更快地作出响应。
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今天,摩托罗拉正式发布了motoEdge50Ultra,起售价为999欧元。在核心配置方面,motoEdge50Ultra采用了6.7英寸曲面屏,分辨率为2712x1220,刷新率达到了144Hz,它搭载了高通骁龙8sGen3芯片,电池容量为4500mAh,并且支持125W有线充电和50W无线充电。这是目前最强悍的骁龙8sGen3旗舰,该机将首先在欧洲上市销售,未来还计划登陆亚洲、拉丁美洲和大洋洲市场。
英特尔的芯片制造部门在2023年累计亏损了70亿美元,比2022年的52亿美元亏损额有所增加。尽管英特尔在2023年实现了189亿美元的营收,但这一数字较去年的274.9亿美元下降了31%。微软最近签约成为一个芯片厂商客户,但目前尚不清楚英特尔还需要多少公司才能在未来几年实现盈亏平衡。
英特尔正在积极推进其下一代Battlemage系列专用显卡的开发,希望能够在今年年底前推出新品。英特尔计划在2023年黑色星期五前发布Battlemage显卡,以在假日购物季与Nvidia和AMD的新一代显卡产品展开竞争。消费者有望在假日购物季获得更多优质的显卡选择。
前段时间,motoX50UltraAI手机官宣,将首批搭载第三代骁龙8s移动平台。moto在海外推出了Edge50Pro新机,搭载骁龙7Gen3移动处理平台,旗舰功能样样不落。国行版本的motoX50Ultra发布时间,预计将会在近期公布,敬请期待。
Hugging和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案,大幅提高了模型对提示词中空间关系的理解能力。在当前的将文字描述转换为图像的技术中,一个关键短板是它们往往无法精准地生成与文字提示中所描述的空间关系相符的图像。他们还会开源这个模型和数据集,以便其他研究者和开发者能够利用这些资源来进一步提高文生图模型的性能。
JetMoE-8B是一款采用稀疏激活架构的人工智能模型,其性能卓越且训练成本不到10万美元,令人惊讶的是,它的表现甚至超越了LLaMA2-7B、LLaMA-13B和DeepseekMoE-16B。JetMoE-8B由24个块组成,每个块包含两个MoE层:注意力头混合和MLP专家混合。这不仅证明了其在性能上的优势,也展示了其在成本效益上的显著优势。
Meta最近发布了LLama3,这是一款新的大型语言模型,用于实现更安全、更准确的生成式人工智能体验。除了LLM,Meta还推出了LlamaGuard2、CodeShield和CyberSecEval2等信任和安全工具,以帮助确保符合行业和用户安全期望。随着400亿参数显示出更高的准确性,可以推断出更高的AI硬件需求不会很快减少。
杭州的各大金店首饰金价逼近730元/克的关口,周大福、曼卡龙等知名品牌更是挂牌标出了728元/克的金价。随着金价的不断攀升,黄金回收市场也迎来了繁荣期。更有一位客户一次性卖出了5000克黄金,变现了高达270多万元的资金。
快科技3月27日消息,在停止云业务分拆、暂缓盒马IPO后,阿里巴巴公告称,其物流子公司菜鸟智慧物流网络有限公司,已撤回在港交所的首次公开发行及上市申请。同时,阿里巴巴计划向菜鸟少数股东(包括员工)发出要约,以每股0.62美元的价格,将其持有的所有菜鸟已发行股份向阿里巴巴集团出售,总对价最高可达37.5亿美元(约270.69亿元人民币)。阿里表示,这一策略凸显
近日,Meta重磅推出其80亿和700亿参数的MetaLlama3开源大模型。该模型引入了改进推理等新功能和更多的模型尺寸,并采用全新标记器,旨在提升编码语言效率并提高模型性能。即使80亿参数的Llama3模型比70亿参数的Llama2模型参数更高,在AWSm7i.metal-48xl实例上运行BF16推理时,整体prompt的推理时延几乎相同。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术,它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程,解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验,将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项,利用现有丰富的3D物体数据进行训练,有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外,该技术还开发了一种从粗到细的训练策略,利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束,从而获得更稳定和准确的结果。
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