去年11月，苹果正式发布M1芯片，同时宣布为期两年的过渡计划开始，未来Mac将全系换用自研芯片，抛弃Intel平台。
今晚（北京时间19日凌晨1点），苹果所谓王炸级”新品将要登场，爆料称主角将包括MacBook Pro、Mac mini以及AirPods 3，其中前两者有望搭载全新的M1 Pro/Max处理器或者M1X/M1Z。
在与名记交流时，Intel CEO帕特基辛格再次被问到与苹果Mac清洗”Intel处理器有关的话题，对方犀利表示Intel是不是已经放弃争取Mac订单了？”
基辛格回应认为，从来不会放弃任何运行Intel芯片的机会。他坦言目前在苹果Mac上遇到了一些阻碍，但希望通过打造更好的芯片，重新赢得苹果的青睐。
基辛格大方表示，苹果自研芯片表现很好，我们必须好上加好才行。他紧接着补充，坚持认为Intel是最佳选择，包括有着更开放的生态、更丰富的产品种类等。
预计今晚的发布会后，苹果Mac家族中将仅剩下Mac Pro还使用Intel处理器，但最晚明年，对它的切换应该也会完成。
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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。
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。
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。
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。
Intel2022年正式重返独立显卡市场，AlchmeistArc锐炫系列首秀表现尚可。虽然性能不高，但通过持之以恒的优化改进，加上一定的性价比，IntelArc仍然占据了一定的市场地位，也赢得了很多用户的认可，陆续进入了桌面、笔记本、工作站、嵌入式等各领域，酷睿Ultra的核显也用上了同样的架构。从泄露消息看，Battlemage架构的变化包括改进微架构、改进光追性能、升级下一代显存子系统和显存压缩技术、升级下一代机器学习渲染技术、强化DeepLink协作功能，可能会支持PCIe5.0。
微软将于5月20日推出全新的Windows11设备，其中包括SurfacePro10和SurfaceLaptop6。这两款设备将搭载高通骁龙XElite处理器，据微软内部文件透露，微软对高通芯片非常有信心，认为它的性能比M3MacBookAir更快。凭借强悍的性能支持，微软Surface系列新品值得期待。
当地时间4月9日至11日，美国国际电影产业大会在美国拉斯维加斯凯撒宫如期举行。作为全球顶尖重量级的电影行业盛会。光峰电影事业部表示，2024年在稳固国内基本盘的同时，将继续开拓海外业务，为了实现这一目标，企业将一如既往的聚焦海外产品需求，构建多级客户生态圈，提升品牌影响力。
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。
随着人工智能技术的发展，视频生成领域取得了长足的进步。在现有的文本到视频生成模型中，对镜头姿势的精确控制往往被忽视镜头姿势在视频生成中扮演着表达更深层叙事细微差别的影视语言角色。这一技术的应用前景广阔，有望在视频生成领域发挥重要作用。
4月22日，知名单一麦芽苏格兰威士忌THEMACALLAN麦卡伦京东官方旗舰店盛大启幕。这是京东集团与爱丁顿中国宣布达成战略合作后的重要成果，标志着双方将共同支持麦卡伦在中国市场的持续扩展，通过与其他重要线下渠道的有效协同与相互尊重，共同推动品牌建设。京东将通过丰富的营销活动和互动体验，如“美酒巡游季”、美酒高端品鉴会等共同打造独具特色的客户体验，让消费者更加深入地了解麦卡伦深厚的历史文化和不凡的制酒技艺，进一步提升消费者对品牌的认知和忠诚度。
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。
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