针对苹果A16仿生（A16 Bionic）图形处理器的最新性能测试显示，与前代产品相比，其改进并不明显。A16 Bionic首次出现于iPhone 14 Pro和Pro Max机型，目前已经通过了几个基准性能测试，目的是试图研究新的芯片组比其前身和其他旗舰芯片如骁龙8+第一代要好多少。
测试是由Golden Reviewer进行的，A16 Bionic在3DMark的Wildlife Extreme测试中取得了3359分，高于任何其他测试的芯片。
然而，其444.1的效率得分低于联发科的Dimensity 8100和Dimensity 9000 SoC，但尽管如此，A16仿生比骁龙8+第一代强大约20%，效率也略高。
而当A16 Bionic与A15 Bionic进行比较时，新的苹果芯片只比A15 Bionic强大5%，效率提高20%。其他一些基准测试同样将A16 Bionic列为GPU方面最强大的移动芯片。
综合多个测试结果后可以得出结论，A16仿生芯片的效率比A15仿生芯片有明显提高，然而在原始性能方面，只有很小的改进。
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iPhone15Pro和iPhone15ProMax的GPU跑分在GFXBench5.0数据库中曝光，结果显示，两款手机的GPU跑分比前代产品最多高出30%。GFXBench是一个用于衡量手机在渲染图形密集型任务的帧数的GPU跑分库。此外，GFXBench还证实了iPhone15Pro和iPhone15ProMax配备了8GB内存基准测试结果也证实了iPhone15Plus配备了6GB内存。
随着发布时间的临近，高通也是抓紧时间进一步优化骁龙8Gen3，不过从曝光的最新性能看，提升还是很明显的。有博主发现了第三代骁龙8工程机最新跑分，Geekbench6Vulkan测试15434分，相比第二代骁龙8的10447分，提升高达47.7%！按照高通的规划，其会在11月份跟大家见面。
苹果iPhone15系列评测今晚正式解禁，大家最关心的就是iPhone15Pro系列搭载的A17Pro芯片性能表现究竟如何。博主小白测评实测，在1080P曼哈顿3.1离屏测试场景下，苹果A17Pro是204fps，功耗是9.8W。单线程性能比上代增强10%，首发台积电3nm工艺。
随着苹果iPhone15Pro系列的问世，手机性能再上一个层面，其搭载的苹果A17Pro性能可谓秒杀一切安卓、鸿蒙机型。现在数码博主肥威”汇总了几个主流的跨平台处理器的GeekBench分数对比，包括苹果上一代A16、骁龙8Gen2领先版、酷睿i9-13900K、AMD锐龙97950X，甚至把M2Ultra和最新的14900KF都加进去了。苹果A17Pro是全球第一款采用3nm工艺的芯片，相比上代A16，这次的A17Pro处理器制造工艺从台积电4nm升级到台积电3nm，晶体管数量从160亿个增加到190亿个。
第三代骁龙8移动平台已确认将于本月24日发布，今日，一款搭载第三代骁龙8的华硕手机跑分流出，其CPU多核性能已经超越苹果的A16。根据跑分的成绩来看，第三代骁龙8移动平台单核2213分，多核7048分，多核超越A16芯片约10%，相较于骁龙8Gen2，单核提升9.7%，多核提升24%。无论是语音识别、图像处理还是自然语言处理，骁龙8Gen3都能轻松驾驭。
A17Pro的性能还在不断提高，这个从苹果新机的跑分就能看出来。现在有博主也是纷纷晒出了iPhone15系列Geekbench中的最新跑分，搭载A17Pro的最高跑出了单核2999、多核7779的新记录。按照这个速度优化下去，A17Pro的Geekbench单核跑分，能把Intel的酷睿i914900KF拉下马。
华硕宣布将于10月正式推出ProArtPA169CDV数位屏，该产品配备了15.6英寸4KUHD显示屏，获得PANTONE和Calman认证。值得一提的是，该产品华硕在CES2022年、CES2023就有展出，今年才正式官宣。不过华硕暂未公布这款新品的售价。
华硕将于本月24日推出一款搭载第三代骁龙8移动平台的手机。该手机的CPU多核性能已经超越苹果的A16芯片，多核提升约10%。无论是语音识别、图像处理还是自然语言处理，骁龙8Gen3都能轻松驾驭。
万万没想到，这年头GPU还能泄露密码了。主流6家公司的产品都中招，从英伟达英特尔AMD，到高通苹果ARM，手机电脑都没跑。那么作为用户，应该担心遭受这种攻击么?研究人员测试发现，大多数敏感网站都已拒绝被跨源网站嵌入，易受攻击的大型网站发现有维基百科。
IGN资深编辑泰勒莱尔斯近日对苹果三位高管进行了采访。三位苹果高管提供了有关该公司将iPhone15打造成世界上最好的游戏机”的计划的更多细节。Sandmel认为iPhone将成为最好的游戏机”，没有之一。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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