当前，已量产的机械硬盘中，单盘容量最大2.2TB，要想继续提高存储密度，需要开发新型盘片技术，希捷、西数已经纷纷把主要精力投入HAMR（热辅助磁纪录）。
不过，昭和电工、TDK和东芝硬盘日前联手，开发出基于MAS-MAMR（微波转换磁记录）技术的新硬盘盘片，使得30TB容量成为可能。
昭和电工（SDK）是当前最大的独立硬盘盘片制造商，MAS-MAMR严格来说是微波辅助磁记录的子集，之前西数也很看好，但两年前开始雪藏，前不久已经表态暗示放弃。
按照SDK的说法，MAS-MAMR可以改变矫顽力，使得磁道更窄，从而增加存储密度，虽然没有明确参数，但看起来单盘应该至少是3TB的样子。
基于MAMR，东芝已经推出最大18TB的机械硬盘，主要用在近线存储和NAS产品上。
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希捷今年初推出了全新的魔彩盒3存储平台，基于研究了十几年的HAMR热辅助磁记录技术。它利用全球最复杂的纳米级记录技术、材料科学技术，一举突破了单碟容量的桎梏，首次超过3TB，未来还将超过5TB。为了研发HAMR技术和硬盘，希捷已经先后投资20多亿美元。
苹果公司近日宣布，成功研发出一款前沿的人工智能系统ReALM。该系统具备卓越能力，能够精准解析屏幕上模糊的内容，同时深入理解相关对话及背景环境，从为用户提供更为自然流畅的语音助手交互体验。苹果预计将推出一系列创新成果，包括全新大语言模型框架、AppleGPT”聊天机器人及其生态系统中的其他AI功能。
该公司旗下的GoogleResearch将与Fitbit团队合作，共同开发一款"个人健康大语言模型"。该模型将基于Gemini模型，并利用一系列健康数据进行微调，以增强对人类生理及行为数据的分析能力。通过这次与Fitbit的合作，谷歌希望能够进一步增强其在可穿戴设备及个人健康监测领域的实力。
在Create2024百度AI开发者大会的主题演讲中，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏向与会者展示了三大引人注目的开发工具:AgentBuilder、AppBuilder和ModelBuilder。这些工具不仅便于开发者们轻松打包带走，更可即刻投入使用，助力他们在AI领域的创新实践。更令人振奋的是，大赛首次设立了“特别大奖”，优秀项目将有机会获得高达5000万人民币的现金及资源支持，这为广大创业者们提供了一个难得的展示自我、实现梦想的舞台。
马里兰大学帕克分校与FacebookAI的研究人员合作，开发了一种能够在物理和数字环境中有效降低对象检测器性能的对抗性模式。这项技术通过在物体上覆盖特定图案来欺骗检测器，使其无法正确识别对象，类似于一种“隐形斗篷”。更多信息和论文可以在马里兰大学的相关项目网站和arXiv上找到。
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小米公司王腾宣布，RedmiTurbo3最高配备16GB内存和1TB存储。有人曾扬言大存储普及”，在内存成本飙升的现在，因为成本原因放弃大内存。该机将于4月10日正式发布，敬请期待。
BIPaaS厂商衡石科技发布HENGSHISENSE5.1新版本……
苹果开发出了一项能够实时理解和识别用户屏幕上显示内容的人工智能技术无需依赖屏幕截图或图像数据输入。这项技术被称为ReALM，它使得在与用户交流的过程中，智能助手能够看到用户所看到的一切内容，并理解用户当前正在进行的活动，从随时提供帮助。当结合其他最近的苹果研究论文，允许“一次性”响应——即AI可以从单个提示中获得答案——这表明苹果仍在大力投资于AI助手领域不仅仅依赖外部模型。
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Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
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