【TechWeb】7月26日消息，据国外媒体报道，最近据知名爆料者格尔曼表示，苹果计划在未来几年内将Face ID脸部识别引入Mac。
他认为，苹果的最终目标终究是要将Face ID应用到所有产品中去，包括iPhone SE和iPad Air等低端机型。一直以来Touch ID仍然是苹果产品线的一个重要组成部分，因为它是一个“更便宜的替代品”，同时也能提供安全性。但他认为“这种情况最终会改变。虽然今年不会出现，但我敢打赌，几年之内苹果电脑就会推出Face ID”。
古尔曼此前曾报道称，苹果之前计划在近期推出新24英寸iMac中加入Face ID，但后来改为为iMac重新设计外观，Face ID也就被搁置。他指出，与iPhone和iPad不同，Mac笔记本电脑的屏幕要薄得多，因此要安装面部识别所需的深度传感器还是很有难度的。
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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。
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。
产品简介：FacetAI是一款创新的图像编辑工具，以实时图像生成和精确控制图像元素为核心优势，为广告制作和产品图像设计领域带来革命性变化。用户可通过直观的画布操作实现对图像元素的精准控制，提高工作效率。侧边栏第二个按钮还支持对生成的图片进行风格，色调，光线的调整，这里就不一一赘述，大家可以根据自己的喜好来调整。
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。
产品简介：FacetAI是一款创新的图像编辑工具，以实时图像生成和精确控制图像元素为核心优势，为广告制作和产品图像设计领域带来革命性变化。用户可通过直观的画布操作实现对图像元素的精准控制，提高工作效率。侧边栏第二个按钮还支持对生成的图片进行风格，色调，光线的调整，这里就不一一赘述，大家可以根据自己的喜好来调整。
HuggingFace首次发布了其Idefics视觉语言模型，该模型于2023年首次亮相，采用了最初由DeepMind开发的技术。Idefics迎来了升级，新版本Idefics2拥有更小的参数规模、开放许可证以及改进的光学字符识别能力。Idefics2的发布是AI繁荣持续推出的许多多模态模型之一，包括Reka的新Core模型、xAI的Grok-1.5V和Google的Imagen2。
FacetoMany是一款让用户能够将一张面部照片转变成多种风格的面部艺术创作工具。无论是想要尝试3D风格、表情符号风格、像素艺术、电子游戏风格、粘土动画还是玩具风格，用户只需上传一张照片，并选择想要转换的风格，即可轻松创作出奇妙有趣的面部艺术作品。要获取更多详细信息并开始您的面部艺术创作之旅，请访问FacetoMany官方网站。
苹果高管再次为配备8GB内存的MacBook产品辩护，认为这是非常合适的选择。Mac营销团队的埃文-巴泽在接受媒体采访时表示，8GB的MacBook非常适合”日常工作。苹果擅长通过存储空间赚钱，即使存储空间价格相对较低，他们仍然可以实现高额利润。
HuggingFace发布了一项名为OpenMedical-LLM的新基准测试，旨在评估生成式人工智能模型在健康相关任务上的表现。该基准由HuggingFace与非营利组织OpenLifeScienceAI和爱丁堡大学自然语言处理小组的研究人员合作创建。测试生成式人工智能工具在实验室中的性能如何转化为医院和门诊诊所的实际情况，以及这些结果可能随时间变化的趋势，都是异常困难的。
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。
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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