根据研究机构Gartner数据，去年第四季度PC出货量下降28.5%，这是自Gartner上世纪90年代开始追踪该市场以来的最严重回落。
Intel的亏损也是直接反应了这个市场的没落，而一同难过的还有NV、AMD等芯片巨头们，整个行业正与芯片过剩作斗争。
除了Intel外，NV等其余芯片巨头们日子也很难过，这也是美国科技行业纷纷裁员的一个缩影，而不少分析师甚至表示，这些芯片公司的历史性崩溃”表现（财报接连暴雷），会引发芯片股抛售。
对于这个现象，宏碁集团创始人施振荣表示，Intel亏损及惠普裁员都是信号，PC产业已经饱和，不管是对Intel、惠普还是宏碁都是如此，也意味着产业已经到了要积极转型的过程。
在这位创始人看来，Wintel”在PC产业掌握制高点，软件控制力比较强，所以微软还是很厉害，可是Intel已经打不赢AMD加台积电的模式，这只是开始，因为垂直分工才是王道。
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2024年伴随着AICPU与Windows12的发布，将成为AIPC规模性出货的元年。预计2024年全球AIPC整机出货量将达到约1300万台。2023年2月，ChatGPT接入Bing，重新定义搜索引擎。
根据知名分析师郭明錤分享的最新洞察，到2024年和2025年，AMD的AI芯片出货量将会大幅增长。郭明錤的研究表明，到2024年，AMD的AI芯片出货量预计将占到英伟达出货量的约10%。如果微软与AMD的合作进展顺利，AMD获得Meta和谷歌的订单，预计2025年AMD的AI芯片出货量将大幅达到英伟达的30%或更多。
NVIDIARTX40系列、AMDRX7000系列这一代显卡都已经布局完毕下一代还要等差不多两年，至少NVIDIABlackwell在路线图上看要到2025年才会推出明年来一波Super系列？2021年就第一个曝出Blackwell这个代号的曝料高手kopite7kimi给出的最新说法称，Blackwell不会明显增加GPC、TPC等计算单元的数量，CUDA核心数自然也不会大幅提升，但是会在基础架构上做出巨大的革新。GB20x系列游戏卡核心，应该还是单芯片，这倒是和AMDNavi31/32不一样。
由于iPhone15的竞争力不强等原因，瑞银证券在最新的报告中宣布，经过综合评估，将iPhone15系列新机的出货量预期从8000-9000万台降低到7800万台。这是第一个下调iPhone15出货量预期的专业机构。2023年上半年中国高端手机市场份额中，IDC数据显示，苹果依然占据绝对优势，市场份额高达67.0%;华为仅靠4G产品依旧排名第二，市场份额达15.6%;OPPO凭借双旗舰产品布局获得4.2%市场份额，排名第三;其他主要安卓厂商市场份额相差不大，主要在3.0%-4.0%之间。
华为Mate60系列的热销让其智能手机2024年的出货量目标由3000万部提升至4000万部，这一消息得到了供应链传闻的支持。尽管目前尚未官方确认这一调整，但郭明錤在预测中指出，华为Mate60Pro机型的市场需求高于预期，并上调了今年下半年Mate60系列出货量为600万台。这一趋势令人兴奋，并有望推动整个行业向前发展。
华硕与Intel宣布正式签署协议，华硕将生产、销售及支持IntelNUC第10至13代系统产品线，并设计和开发未来NUC系统。华硕新成立的NUC事业部团队目前约150至160人，未来将持续扩编。对消费者来说，未来还可以买到NUC名字的产品，现有NUC用户也不用担心没有了售后。
郭明錤发布最新文章，分析小米手机和汽车业务的发展潜力。在中秋国庆假期期间，中国的手机市场表现出显著增长，同比增长约15%。郭明錤预测，今年第四季度以及明年的利润也将超越市场普遍预期。
在9月13日凌晨1点开始的秋季新品发布会上，苹果公司推出了AppleWatchSeries9和AppleWatchUltra2，与iPhone15系列同在9月22日开始发货。虽然苹果公司在秋季推出了两款新的AppleWatch，但在全球消费电子产品的需求仍不理想的情况下，这两款新品大概率也无力扭转AppleWatch销量下滑的势头，长期关注苹果的知名分析师郭明錤，已预计今年的出货量将会大幅下滑。作为苹果的硬件产品线之一，AppleWatch在营收中所占的份额虽然远低于iPhone，苹果在财报中也未将AppleWatch的营收列出，是归到了可穿戴设备、家居产品和配件业务中，但出货量大幅下滑是会影响到这一产品线的营收，在一定程度上也将波及苹果整体的营收和利润状况。
根据洛图科技今日发布的最新数据显示，今年9月，中国电视市场出货总量达355万台，环比大涨20.3%，但仍不及去年，同比下降13.0%。今年9月，中国电视市场前7大传统主力品牌，即小米、海信、TCL、创维、长虹、康佳、海尔以及含其子品牌的出货总量约为330万台，同比下降11.4%，环比增长19.8%，合并市占率已连续三个月在93%左右。外资四大品牌索尼、三星、飞利浦、夏普9月出货总量不到20万台，同比降幅20%左右，合并市占率不到5%。
2022年9月，Intel宣布了ArcA系列显卡的完整阵容，从高到带分别是A770、A750、A580、A380、A310，但是整整一年过去了，ArcA580依然杳无踪影。根据当时公布的规格，A580配备24个Xe核心、24个光追单元，相当于A380的整整不是三倍，搭配和A750同样的128-bit8GB显存，只是核心频率比较低仅为1.7GHz，整卡功耗为175W。Intel此前曾披露，第二代显卡会有新的架构，带来更好的DX12性能，更好的光追性能，弥补第一代产品的很多不足与缺憾，预计明年第二季度发布。
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。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性，面向未来，灵活架构将能够兼容更广泛的模态，进一步拓展多模态通用能力的边界。
