3月6日消息，知名苹果爆料人Mark Gurman表示，苹果新款iMac已经进入工程验证测试。
Gurman称，苹果新款iMac将采用与当前型号相同的24英寸显示屏尺寸和颜色选项，内部设计将变更，采用全新的支架制造工艺。
处理器有望搭载即将推出的M3芯片，台积电3nm制程工艺，以提高性能和能效。
据悉，苹果M3使用的台积电3nm工艺是当前最先进的芯片制程工艺。与5nm（N5）工艺相比，相同速度下台积电3nm的逻辑密度增益增加60%，功耗降低30-35%，并支持创新的台积电FINFLEX架构。
虽然新款iMac的研发已进入后期阶段，但预计至少在三个月内不会大规模投产，最早要到今年下半年才能出货。
苹果上次更新iMac是在2021年4月，该机配备M1芯片和超薄外壳，有七种颜色可供选择，包括绿色、黄色、橙色、粉色、紫色、蓝色和银色，是目前苹果产品线唯一的iMac。
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日前，据名记马克古尔曼爆料，苹果正加快研发M4系列芯片，该芯片将主打AI功能。苹果计划今年底到明年初发布多款搭载M4芯片Mac，包括全新iMac、低端14英寸MacBookPro、高端14英寸和16英寸MacBookPro以及Macmini。AI将成为PC下一步重点突破口，其他Windows厂商也都在纷纷开发AIPC。
据名记马克古尔曼最新曝料，苹果已经在着手开发搭载M4芯片的全新MacBookPro。根据Canalys机构曝光的路线图，M4系列芯片有望2025年第1季度上线，将主打AI功能。主流笔记本在性能上已经几乎达到天花板，很难会带来大幅度的体验提升，所以AI将会成为下一步的重点突破口，其他Windows厂商也都在纷纷开发AIPC。
苹果M3Ultra是重新设计的芯片不是由两颗M3Max拼接成。上一代芯片M2Ultra采用了UltraFusion架构，将两块M2Max芯片拼接到一起，拥有1340亿个晶体管，比上一代M1Ultra多出200亿个。这颗芯片由MacStudio首发搭载，新品最快会在今年年中登场。
微软将于5月20日推出全新的Windows11设备，其中包括SurfacePro10和SurfaceLaptop6。这两款设备将搭载高通骁龙XElite处理器，据微软内部文件透露，微软对高通芯片非常有信心，认为它的性能比M3MacBookAir更快。凭借强悍的性能支持，微软Surface系列新品值得期待。
苹果正准备为其Mac系列产品引入一款新的芯片处理器，旨在提升销售并突显人工智能。公司可能很快开始生产M4处理器，该芯片将推出三种主要型号。这标志着苹果自2023年5月以来的最佳表现。
所有迹象都表明，未来的苹果设备将从今年下半年开始大量利用生成式人工智能技术。尽管具体应用方式还不太确定，但业内已有诸多迹象表明，这家库比蒂诺科技巨头正在积极布局这一领域。本地AI处理能力的大幅提升，将为其设备带来全新的应用场景和体验。
快科技4月19日消息，据最新爆料显示，小米SU7将会在下半年推出更多配色，具体情况还暂未确定。据雷军此前介绍，小米SU7首发共9种颜色，从目前的锁单数据来看，霞光紫最受欢迎，投票调查也是如此。其次是雅灰、寒武岩灰、海湾蓝、橄榄绿等。据悉，小米SU7拥有跑车、时尚、豪华、经典四种色系：跑车色系：海湾蓝、熔岩橙时尚色系：雅灰、流星蓝、霞光紫豪华色系：橄�
苹果计划在今年下半年为iPhone引入聊天机器人在内的一系列AI功能，以此来提振iPhone手机的销量。苹果计划在新的iOS中采用谷歌Gemini来提供聊天机器人，同时苹果也将推出自家的AI引擎，但主要是负责幕后工作。此前苹果营销主管乔斯维亚克表示，苹果今年的全球开发者大会活动将完全不可思议”，暗示将有关于AI的重大发布。
有知情人士透露称，苹果计划于5月初正式发布升级版的新款iPadPro和iPadAir。其中iPadAir将首次推出12.9英寸屏幕版本Pro型号将配备更清晰的OLED显示屏。报道还表示，苹果原计划在3月底或4月初发布新款iPad，但由于设备软件还不完善，以及最新款iPad的屏幕需要复杂的新制造技术，这些因素导致了发布的延迟。
博主AbhishekThakur在博客中向大家展示了如何在MacBookPro上训练/微调Microsoft的最新phi-3模型!用户需要使用M1或M2mac来执行此操作。之后将使用AutoTrainAdvanced来微调phi-3。;）SFT和ORPO训练均在M2MaxMacBookPro上成功进行了测试。
Tipsy Chat是一个人工智能酒馆，通过与AI伙伴对话，让您的聊天体验更加有趣和富有创造力。它可以用于休闲娱乐、创造艺术、玩AI游戏等，提供多种角色和场景选择。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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