Windows 11推出已经快两年整了，虽然微软从未单独公布过Win11用户数，但从三方平台的数据如Steam、Statcounter等，Win11装机量一直在稳步增长中。
根据WL的最新测试，Windows 7/8.1用户仍然可以免费升级Windows 11。
具体来说，从微软官网下载Windows 11镜像并部署安装后，用很多年前的Windows 7笔记本的正版CD-KEY，没有任何障碍地激活了Win11。
实际上，和Win10类似，微软对Win11免费升级的承诺是一年。但微软发言人证实，一年免费不过是营销噱头，公司内部从没有锁死限制时间。
事实上，自Win10推出后，微软对于盗版洗白正版、KMS激活等早就睁一只眼闭一只眼了，虽然Windows业务仍然给公司贡献不少，可更多是来自OEM批量授权。另外，公司更多的收入来自云业务、Microsoft 365、游戏等。
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Windows10将于今年10月14日正式结束技术支持，之后要想获得更新补丁，就得掏钱了，无论企业用户还是个人用户，付费价格也正在陆续公开。对于商业客户言，Windows10扩展安全更新的价格是每台PC、每位用户61美元，如果使用微软Intune、AutoPatch服务的话最高45美元。无论是企业还是个人用户，付费也只能获得Windows10的安全补丁，不会有任何新功能。
Windows蓝屏死机背后的原因千千万，很多时候来自驱动程序，比如Intel早就确认，他们的无线网卡和蓝牙驱动会导致Windows10/11出现蓝屏死机，官方也多次尝试修复，但一直不是很理想。Intel又放出了新版驱动，其中Wi-Fi驱动版本号23.40.0.4，蓝牙驱动版本号23.40.0.2，正是为解决蓝屏问题来。至于新版蓝牙驱动，也有一些质量更新，包括使用BR/EDR、LE耳机时的性能更好。
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。
元象发布了XVERSE-MoE-A4.2B大模型，采用混合专家模型架构，激活参数为4.2B，效果媲美13B模型。该模型全开源，免费商用，可用于海量中小企业、研究者和开发者，推动低成本部署。在商业应用上，元象大模型已与多个腾讯产品进行深度合作，为文化、娱乐、旅游、金融领域提供创新用户体验。
EMO终于上线通义APP，开放给所有用户免费使用。把一段音频、一张照片输入AI模型，就能让图中人物开口唱歌说话，让奥黛丽赫本唱《上春山》、陶俑仕女说英文RAP、爱因斯坦说中文段子。通义大模型正在成为越来越多用户的超级AI助手。
DomoAI新增了乐高风格、美国漫画风格、彩笔风格、像素艺术四个新风格，并且为庆祝其推特账号粉丝超过1万，新用户可免费试用15个点数。DomoAI曾推出视频色度抠图功能，用户可将扣出的人物合成到新背景中。只需使用/move命令，用户就可以轻松地将自己的静态照片变成一个动态的视频。
今日，微信公众平台运营中心发布关于处置盗版影视及盗版微短剧内容的公告。”微信表示，根据《中华人民共和国著作权法》与《信息网络传播权保护条例》等法律法规，为保障影视版权方、微短剧内容运营者等各方的合法权益，优化营商网络环境，促进内容行业繁荣发展。后续将持续引导平台内发布影视内容类账号的规范发展。
美图公司旗下视频编辑软件Wink近期对其“AI动漫”功能进行了全面升级。该功能能够迅速将短剧作品转化为动漫风格效果非常精准和细腻。这一技术的引入，不仅减少了用户平均等待时长和片段闪缩等问题让用户在创作过程中更加自如，视频生成效果更加流畅。
vivoX100系列手机近日推出了PD2309E_A_14.0.17.4.W10.V000L1版本更新。本次更新主要集中在相机和网络方面，优化了相机长焦清晰度和曝光稳定性，并新增了对Wi-Fi7的支持。这个版本更新给用户带来了很多实用有价值的改进。
3月30日，iQOO12系列手机迎来了灰度更新PD2307_A_14.0.18.11.W10.V0101L18版本。该版本带来了多项重要功能和优化。如果还没有进行更新的用户可以考虑一下升级了。
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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