对于黄仁勋来说，NVIDIA头疼的才开始，用户需求锐减，显卡销量上去营收利润下滑，这就必然导致公司估值下滑，戴维斯双杀就是不可避免的。
所以，我们看到了NVIDIA股价持续大跌，今年叠加起来，他们已经从最高点腰斩，不过这个情况仍然在继续（截至收盘，公司股价大跌近3%）。
截至目前RTX 4090已经出现了多起起火燃烧的情况，而NVIDIA并没有给出具体的说法，只是表示在调查中，这样的说辞显然不能让资本市场满意。
有投资机构直言，虽然目前还无法判断问题到底有多严重，但是对于自家新的拳头产品，如此恶劣的影响，直接会影响投资人对NVIDIA的信心，更何况美联储加息周期下，这本身就是对科技类型成长公司打击。
值得一提的是，据Digitimes报道，据业内人士透露，黄仁勋目前正在中国台湾会见台积电等供应商以及客户，希望共同渡过目前行业面临的困难时期。
报道中还提到，黄仁勋还会见了华硕、技嘉、微星等主板及显卡厂商会谈中，主要是听了大家RTX 30系列显卡的库存状况，以及接下来清货的速度等等。
其实之前就有供应链称，为了加大清货速度，NVIDIA将会跟经销商一起，加大促销力度。
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英伟达似乎已经准备就绪，计划在今年第四季度推出下一代GeForceRTX5090和RTX5080。这一举措将有助于英伟达的板卡合作伙伴扩大出货量，尤其是随着越来越多的玩家向高端升级，这些GPU的推出还将有助于提高GPU的平均销售价格。RTX5090的价格可能超过2500美元，约合人民币1.8万。
在人工智能领域，尤其是在模型训练和推理阶段，显卡的性能至关重要。随着模型的规模越来越大，对算力的需求也会倍增。新用户还可以免费领取500元卡时计算资源。
雷蛇推出了2024款R灵刃azerBlade18笔记本，售价27999元起。新款笔记本配备了强大的i9-14900HX处理器，拥有24核心32线程，L3缓存为36MB，最高睿频可达5.8GHz，能够轻松应对各种高强度的计算和处理任务。除了标配的3个USB-A3.2Gen2接口、2个USB-C3.2Gen2接口、1个RJ45接口、1个HDMI2.1接口和1个SD卡读卡器外，用户还可以选择加钱选配雷电5接口，进一步提升了笔记本的扩展性和连接能力。
英伟达计划在今年第四季度推出RTX5090及RTX5080显卡。此将有助于英伟达合作伙伴扩大出货量，尤其是随着越来越多的玩家向高端升级，这些GPU的推出还将有助于提高GPU的平均售价。此外在光线追踪方面，英伟达RTX5090的性能目标是提高2.5倍，计算能力将提高2倍，功耗可能高达520W。
英伟达已通知其合作伙伴，现有的RTX40系列GPU的供应量将大幅减少，为即将推出的RTX50系显卡让路。随着RTX50Blackwell”架构GPU将在2024年下半年推出，英伟达已经通知其合作伙伴，GeForceRTX40Ada”架构GPU的出货量将大幅缩减。同时RTX50系列还会带来PCIe5.0、DisplayPort2.1等。
2020年，PC玩家们随着埃洛伊的脚步踏上《地平线零之曙光》移植版的冒险旅程，穿越机械生物横行的广袤荒野，揭示古老文明的秘密，体验了主机端最具代表性的作品之一所带来的视觉盛宴和引人入胜的故事情节。其续作《地平线西之绝境》也于3月份正式登陆PC平台，让PC玩家们有机会再次跟随埃洛伊探索全新的西部世界。为4K游戏带来性能与功耗的完美平衡，是高端玩家的必备之选。
据最新说法，NVIDIA已经延缓了RTX3060、RTX3050两款上代低端显卡的停产时间，继续供应至少一个季度，以满足市场需求。NVIDIA原计划在2023年底停止生产RTX3060GPU，卖完为止，但后来决定推迟一段时间，毕竟这个卡太火爆了。AMD你还是得努力啊！
4月6日是小米公司生日，此后，小米就将这一天定义为米粉节”。进入4月，2024年的米粉节”正式拉开帷幕，小米官方将开启线上促销活动。小米CEO雷军表示，全等深微曲屏用了2年预研，投入18倍研发费用，专利申请超过130项，其中已授权超60项。
人工智能驱动的高带宽内存需求蓬勃发展的受益者之一是一家总部位于京都的公司，该公司控制着芯片制造过程中一小部分但至关重要的部分。根据研究公司TechInsights的数据，东和公司占据了全球芯片成型设备市场三分之二的份额。由于将更多晶体管塞到硅片上的成本不断增加，其在细线周围形成真空密封不产生气泡的专业知识变得越来越重要。
进入4月份，来自部分显卡厂商的内部消息称，部分型号已经确定将会再次涨价。具体型号涉及广泛，都是NVIDIA显卡，包括这一代的RTX4060系列，上一代的RTX3050系列，以及入门级的GTX1650系列。各品牌的RTX4060Ti成本价已经上涨了几次，整体行情看涨。
Kuki是一个获奖的AI大脑，专为娱乐人类而设计。它能够通过聊天、互动等方式，为用户带来乐趣和陪伴。Kuki的技术背景深厚，它不仅能够提供娱乐，还能在商业领域中作为虚拟品牌大使，帮助企业扩大用户参与度。此外，Kuki还为开发者提供了API接口，使得Kuki的大脑可以被嵌入到各种应用和头像中，极大地扩展了其应用范围。
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CharAI是一个创新的AI角色创作平台，它利用先进的人工智能技术，帮助用户快速创建和定制个性化的虚拟角色。该平台的主要优点在于其高度的灵活性和易用性，用户可以轻松地调整角色的外观、动作和表情，以满足不同的设计需求。CharAI的背景信息显示，它是由一群对AI和角色设计充满热情的专业人士开发的，旨在为用户提供一个简单、高效的创作环境。目前，该平台的价格定位尚未明确，但考虑到其创新性和潜在的市场价值，可能会有一定的收费模式。
Neta Art XL V1.0是一款易于使用的SDXL动漫模型，它在角色视觉叙事中提供了更好的稳定性和解剖学准确性。它支持广泛的CFG范围（5 - 20），并具有很好的正交风格，可以轻松结合创造新风格。此外，该模型在维持稳定性、提示跟随能力和解剖学准确性方面表现出色，即使在具有挑战性的姿势或摄像机角度下也是如此。
Instant Refactor 是一款编程辅助工具，旨在帮助开发者提高代码重构的效率。它通过自动化的方式识别代码中的模式，并提供重构建议，从而减少手动重构的时间和精力消耗。该工具支持多种编程语言，具有用户友好的界面，可以帮助开发者更快地进行代码优化和维护。
Hyper-SD是一个创新的图像合成框架，它通过轨迹分割一致性模型和低步数推理的优势，实现了高效的图像合成。该框架结合了ODE轨迹保留和重构的优势，同时通过人类反馈学习进一步提升了性能，并通过分数蒸馏技术增强了低步数生成能力。Hyper-SD在1到8步推理步骤中实现了SOTA性能，特别适合需要快速且高质量图像生成的应用场景。
Unsloth 是一个旨在提高大型语言模型（LLMs）训练和微调速度的平台。它通过手动推导所有计算密集型数学步骤并手写GPU内核，实现了无需硬件更改即可显著加快训练速度。Unsloth 支持多种GPU，包括NVIDIA、AMD和Intel，并提供开源版本供用户在Google Colab或Kaggle Notebooks上免费试用。它还提供了不同级别的定价方案，包括免费版、Pro版和企业版，以满足不同用户的需求。
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SC-GS是一种新型表示技术,将动态场景的运动和外观分别用稀疏控制点和密集高斯函数表示。它使用少量控制点学习紧凑的6自由度变换基,这些基可通过插值权重在局部插值,得到3D高斯函数的运动场。它采用变形MLP预测每个控制点的时变6自由度变换,降低学习复杂度,增强学习能力,实现时空连贯的运动模式。同时联合学习3D高斯函数、控制点的规范空间位置和变形MLP,重建3D场景的外观、几何和动态。在训练过程中,控制点的位置和数量会自适应调整以适应不同区域的运动复杂度,并采用尽可能刚性的损失函数强制运动的空间连续性和局部刚性。由于运动表示的显式稀疏性和外观分离,该方法实现了用户控制的运动编辑,同时保留高保真度外观。大量实验表明,该方法在新视图合成和高速渲染方面优于现有方法,并支持新的保留外观的运动编辑应用。
XTuner是一个为大型模型（如InternLM, Llama, Baichuan, Qwen, ChatGLM）设计的高效、灵活且功能齐全的微调工具包。它支持在几乎所有GPU上进行LLM和VLM的预训练和微调，能够自动调度高性能操作，如FlashAttention和Triton内核，以提高训练吞吐量。XTuner与DeepSpeed兼容，支持多种ZeRO优化技术。它还支持各种LLMs和VLM（如LLaVA），并设计了良好的数据管道，能够适应任何格式的数据集。此外，XTuner支持多种训练算法，包括QLoRA、LoRA和全参数微调，使用户能够选择最适合其需求的解决方案。
Neta是一个结合了AI技术的网站，用户可以自定义虚拟角色的服装，并通过AI技术让角色栩栩如生。用户可以与这些虚拟角色一起踏上冒险旅程，探索奇妙的世界，培养深厚的情感联系。Neta提供了一个充满想象力和创造性的平台，让用户在虚拟世界中体验不同的生活和情感。
VideoGigaGAN是一款基于大规模图像上采样器GigaGAN的视频超分辨率(VSR)模型。它能够生成具有高频细节和时间一致性的视频。该模型通过添加时间注意力层和特征传播模块，显著提高了视频的时间一致性，并使用反锯齿块减少锯齿效应。VideoGigaGAN在公共数据集上与最先进的VSR模型进行了比较，并展示了8倍超分辨率的视频结果。
Llama3-8B-Chinese-Chat 是一个专为中文优化的聊天模型，基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型并通过 ORPO 进行微调。该模型显著减少了中文问题英文回答以及回答中中英文混合的现象，同时减少了回答中表情符号的使用，使得回答更加正式。
