微软日前披露，在改善Windows 11运行速度这件事上，团队做了一项很重要的工作就是，重构了资源管理器进程，即explorer.exe。
在过去，explorer.exe并不单纯绑定资源管理器一款核心程序，同样也与任务栏、桌面UI等息息相关，这对于性能并不是一件好事。
为此，微软一直在采取措施将任务栏、通知中心等功能从explorer.exe进程中剥离出来。
在最新的Windows 11预览版中，自Win8开始就通过ShellAppRuntime.exe子进程注入explorer.exe的Impressive Shell”也终于被分离走了。
微软表示，这将大大增加explorer.exe进程的稳定性，减少运行崩溃，使得操作系统的体验更佳。
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前微软工程师DavePlummer回顾了他的职业生涯，尤其提到了一段趣事，那就是30年前为了让Windows系统支持ZIP压缩文件格式，自己差点丢了工作。DavePlummer曾在微软实习期间就开发了WindowsNT4.0系统的任务管理器等核心组件，功勋卓著，这也成了他保住饭碗的关键原因。以后还会分享更多在微软工作期间发生的趣事。
Windows11家庭版和专业版用户可能很快就会在开始”菜单中看到官方推荐的广告。微软已经在Windows11上测试在开始”菜单的推荐区域中显示广告，这些广告将包括网站、应用程序以及简要的推广说明。该功能处于预览测试阶段，最终是否上线还要看用户的反馈。
微软将在年度Build大会上揭示全新的人工智能工具，用于PC和云端应用。CEOSatyaNadella在一月份告诉分析师，2024年将成为“AI成为每台PC的头等部分”的一年五月的会议议程也反映了这一目标。你可以在这里找到2024年Build大会的完整会议目录。
铁威马对最新NAS系统TOS6中的文件管理”工具进行了深度优化，并新增了许多便捷的功能。为了向用户提供更流畅、更便捷的文件管理体验，铁威马的研发团队借鉴了WindowsOS和MacOS在文件管理方面的优点。铁威马介绍称，除了上述功能，文件管理还新增和优化了文件全选与反选、文件任务进度、更多文件上传来源、文件冲突策略、自定义外网分享链接”等功能，为用户打造更便捷高效地文件管理工具。
德国北部的石勒苏益格-荷尔斯泰因州政府宣布了一项重大变革计划，即将更换政府计算机中的微软系统和软件。这意味着约有3万台政府计算机将从微软的Windows和Office365迁移到使用Linux和LibreOffice等开源软件。尽管微软的一些产品，如ActiveDirectory，目前尚无可替代的开源替代品，但该州政府已经着手计划构思和开发一种基于开源代码的目录服务，以在未来替代微软的ActiveDirectory。
Microsoft最新发布的Windows11Moment5更新带来了一系列令人期待的AI功能。在这次更新中，用户可以体验到VoiceAccess功能的新增，该功能使得跨窗口操作变得更加容易，同时还可以在VoiceAccessCommands窗口中设置语音快捷方式，例如复制粘贴文本、打开特定文件或应用程序等。Windows11Moment5更新为用户带来了更多AI功能，使得操作系统的使用更加智能和便捷。
去年，微软宣布了一项针对Windows10的扩展支持计划，允许用户在2025年10月官方支持结束之后付费购买持续的安全更新。微软终于公布该计划的定价策略，每台设备起价61美元，并且三年内每年翻一番。Windows112021年就发布了，尽管微软尽了最大努力，用了各种办法，包括向老用户弹窗等等，但其市场份额表现依然远远落后于Win10。
除了骁龙XElite外，高通还在测试代号为X1P”的SoC存在两个版本。正在测试的两款SoC的SKU编号为X1P”，由于骁龙XElite的SKU编号为X1E”，因此可以暂时理解为这两款SoC命名是骁龙XPLUS。且已有测试中的骁龙X系列集成了高通第四代5G基带骁龙X65，若相关产品研制成功，以后将会有更多支持5G网络功能的笔记本电脑推出。
苹果公司正在开发自己的大型语言模型。这款模型将能够在设备上本地运行，从优先考虑速度和隐私保护。苹果更广泛的人工智能战略预计将在6月份的WWDC上与主要软件更新预览一起公布。
Meta公司最新发布了LayerSkip，这是一款端到端的解决方案，专门设计用于提升大型语言模型的推理速度。这一技术在不同规模的Llama模型上经过了广泛的训练实验，并在多个任务上展现了显著的性能提升。未来展望:随着LayerSkip技术的不断完善和应用，预计将为大语言模型的部署和使用带来更多可能性，特别是在需要快速处理大量语言数据的场合。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
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