凤凰网科技讯 北京时间2月2日消息，AMD今天美股盘后发布了第四季度财报。财报显示，AMD调整后每股收益增长26%至0.92美元，高于分析师预期的0.76美元；营收增长49%至48.3亿美元，高于分析师预期的45.3亿美元。2021年AMD营收增长68%，毛利率增长3个百分点至48%。
AMD称，预计2022年营收将达到215亿美元，比2021年增长31%，高于分析师预期的192.6亿美元。AMD还表示，在服务器和PC处理器销售拉动下，预计今年第一季度营收将达到50亿美元。
受此消息影响，盘后交易中AMD股价一度涨超9%。截止今天收盘，今年以来AMD股价累计下跌22%。(作者/霜叶)
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AMD最近推出了新一代图形增强技术AMDFidelityFXSuperResolution3，这是其与竞争对手Nvidia在图形渲染技术上的最新对抗。AMDFSR3通过使用超分辨率时域上采样和帧生成技术，可以有效地提升游戏在较低分辨率下的图像细节和整体视觉效果，同时不会对游戏性能造成很大影响。AMDFSR3是AM向玩家提供更出色图像质量的一次重要创新，希望未来能在更多游戏中发挥效用，提供更好的游戏体验。
几乎在NVIDIA发布DLSS3的同一时间，AMD宣布了自己的FSR3技术。但不同的是前者在发布的同时，就有多款3A大作同步支持FSR3这边就一直没有太多消息。根据官方的介绍，在《魔咒之地》游戏中，4K分辨率超高光追的设置下，不开启FSR3的话，RX7900XTX只有53帧开启FSR3的超分辨率、Anti-Lag和平滑运动帧”后，帧率暴增到175，提升幅度达到了3.3倍。
《赛博朋克2077：往日之影》最近相当火，不过油管博主MaximumFury意外发现，AMD显卡在该游戏中的性能很诡异，NobaraLinux下要比Windows11下快得多。测试配置是一样的：锐龙55600处理器、B550主板、16GBDDR4内存、RX5700XT显卡，其中处理器和显卡都降压超频。目前尚不清楚什么原因，大概率是AMD对老卡的优化还不到位，又或者Vulkan的效率比较高？
2023年中秋国庆长假期间，318川藏线迎来了今年自驾出行最为繁忙的时刻。在这条川藏南线上，以华为全液冷超充技术为支撑打造的海拔最高、充电速度更快的318川藏超充绿廊正在刷新全线贯穿的里程碑。3、匹配所有车型，来车即充：全液冷超充绿廊的200-1000V充电范围可以匹配所有车型，包括特斯拉、小鹏、理想等乘用车及货拉拉等商用车，使得318川藏线上首次实现了\“来车即充，即充即走\”。
2022年11月，RX7900系列发布的同时，AMD还宣布了FSR3，对标NVIDIADLSS3，但是足足10个月过去了，它终于靴子落地了!AMD发布了一款技术预览版驱动，专门用于开启FSR3的核心技术AFMF”，也就是AMDFluidMotionFrames”。它和DLSS3一样基于帧生成原理，可在现有的每两帧画面之间插入AI生成的一帧，理论上性能翻倍。-推荐1080p帧率不低于55FPS、2K/4K帧率不低于70FPS的游戏开启。
AMD在成功赛灵思后，产品线得到了极大丰富，尤其是基于FPGA的各种解决方案，在各行各业都有广泛的应用。AMD宣布推出AlveoUL3524”，一款面向超低时延电子交易的金融科技加速卡，支持以纳秒级的速度进行电子交易，可为自营交易商、做市商、对冲基金、经纪商、交易所提供一流的FPGA平台。解决方案合作伙伴包括AlphaData、Exegy、Hypertec等等。
据博主@Tech_Reve消息，近期有传闻称三星将终止与AMD在移动GPU上的合作，但这一消息并不准确。虽然三星正在开发自己的GPU，但更像是AMDGPU的修改版。这款芯片继承了硬件加速的光线追踪和可变速率着色等高级图形功能实际应用中，该芯片的表现并未达到预期。
苹果将在明年推出搭载3纳米制程工艺芯片的MacBook、iPad。这些新品的需求将低于预期，原因在于缺乏增长动力。但如果需求持续下降，阿斯麦等供应商可能面临压力。
健合业绩财报公布了2023年最新数据，财报显示：2023年上半年，集团营收69.8亿元，呈报增长17.2%，呈报净利润同比增长28.0%至6.1亿元。中国市场营收同比增长15.4%，占集团总收入72.7%，为集团营收最大贡献者。继续实现集团愿景，向成为全球高端营养与健康产业领导者目标不断迈进。
AMD日前发布驱动，带来了全新的HYPR-RX功能，可以一键打开RSR超分辨率、RadeonAnti-Lag增强版抗延迟、RadeonBoost加速三大技术，号称性能可提升25-50％，同时延迟降低40-55％。Anti-Lag技术对标NVIDIAReflex支持针对单个游戏进行配置，可以减少输入延迟，提升游戏平滑度。值得一提的是，Anti-Lag技术仅支持RX7000系列，老卡玩家就没这烦恼了。
Omniplex是一个开源的AI平台，它致力于通过建立核心功能和基本特性来提升用户体验。该平台正在积极开发中，专注于实现最佳实践、优化代码库，并引入新特性。Omniplex使用TypeScript作为编程语言，React作为前端框架，Next.js作为Web框架，并结合了Firebase、Vercel AI SDK等技术栈。
Remini利用先进的AI技术，为用户的照片和视频提供高质量的增强服务。它不仅能够修复老照片，提高肖像的清晰度，还能通过AI生成新的照片，满足不同行业的专业内容创建需求。产品以其快速、易用和惊人的效果受到全球数百万用户的喜爱。
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Story Diffusion 是一款利用人工智能生成连贯故事和相关视频的工具。用户可以轻松创建独特而有趣的故事和漫画艺术，无需艺术或编码技能。
Project Neo是Adobe推出的一款插件，它通过与Adobe Photoshop和Illustrator熟悉的控制和命令的简单操作，让你在几分钟内而不是几小时内，就能制作出出色的图标、生动的绘图和独特的三维形状。它为设计师提供了更多的颜色、中间调和阴影控制能力，通过增加深度和几何形状来增强设计。Project Neo与Creative Cloud无缝集成，增强了你的创意工具箱，让你能够轻松地导出完美的SVG和像素完美的图像，为你的2D设计增添活力。
Llama-3 70B Gradient 524K Adapter是一个基于Llama-3 70B模型的适配器，由Gradient AI Team开发，旨在通过LoRA技术扩展模型的上下文长度至524K，从而提升模型在处理长文本数据时的性能。该模型使用了先进的训练技术，包括NTK-aware插值和RingAttention库，以高效地在高性能计算集群上进行训练。
这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法，用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案，可以高效渲染远处内容，并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源，通过分而治之的方法训练大型场景，并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。
Llama3-ChatQA-1.5-70B 是由 NVIDIA 开发的一款先进的对话式问答和检索增强型生成（RAG）模型。该模型基于 Llama-3 基础模型，并使用改进的训练方法，特别增强了表格和算术计算能力。它有两个变体：Llama3-ChatQA-1.5-8B 和 Llama3-ChatQA-1.5-70B。该模型在多个对话式问答基准测试中取得了优异的成绩，显示出其在处理复杂对话和生成相关回答方面的高效能力。
Llama3-ChatQA-1.5-8B是一款由NVIDIA开发的高级对话问答和检索增强生成(RAG)模型。该模型在ChatQA (1.0)的基础上进行了改进，通过增加对话问答数据来增强其表格和算术计算能力。它有两个变体：Llama3-ChatQA-1.5-8B和Llama3-ChatQA-1.5-70B，都是使用Megatron-LM进行训练，然后转换为Hugging Face格式。该模型在ChatRAG Bench的基准测试中表现出色，适用于需要复杂对话理解和生成的场景。
ComfyUI Ollama是为ComfyUI工作流设计的自定义节点，它使用ollama Python客户端，允许用户轻松地将大型语言模型（LLM）集成到他们的工作流程中，或者仅仅是进行GPT实验。这个插件的主要优点在于它提供了与Ollama服务器交互的能力，使得用户可以执行图像查询、通过给定的提示查询LLM，以及使用精细调整参数进行LLM查询，同时保持生成链的上下文。
DrEureka是一个利用大型语言模型（LLMs）自动化和加速模拟到现实（sim-to-real）设计的方法。它通过物理模拟自动构建合适的奖励函数和领域随机化分布，以支持现实世界中的转移。DrEureka在四足机器人运动和灵巧操作任务上展示了与人工设计相媲美的sim-to-real配置，并能够解决如四足机器人在瑜伽球上平衡和行走等新颖任务，无需人工迭代设计。
The Shape of AI 是一个专注于人工智能交互模式的网站，它提供了关于如何在设计中融入人工智能的深入见解。该网站强调了用户体验的重要性，并探讨了在AI驱动的世界中，如何通过设计来优化人机交互。它包含了丰富的资源和工具，帮助设计师和开发者理解AI的新兴模式，以及如何利用这些模式来提升他们的产品和服务。
Llama-3 70B Instruct Gradient 1048k是一款由Gradient AI团队开发的先进语言模型，它通过扩展上下文长度至超过1048K，展示了SOTA（State of the Art）语言模型在经过适当调整后能够学习处理长文本的能力。该模型使用了NTK-aware插值和RingAttention技术，以及EasyContext Blockwise RingAttention库，以高效地在高性能计算集群上进行训练。它在商业和研究用途中具有广泛的应用潜力，尤其是在需要长文本处理和生成的场景中。
VILA是一个预训练的视觉语言模型（VLM），它通过大规模的交错图像-文本数据进行预训练，从而实现视频理解和多图像理解能力。VILA通过AWQ 4bit量化和TinyChat框架在边缘设备上可部署。主要优点包括：1) 交错图像-文本数据对于提升性能至关重要；2) 在交错图像-文本预训练期间不冻结大型语言模型（LLM）可以促进上下文学习；3) 重新混合文本指令数据对于提升VLM和纯文本性能至关重要；4) 标记压缩可以扩展视频帧数。VILA展示了包括视频推理、上下文学习、视觉思维链和更好的世界知识等引人入胜的能力。
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