快科技6月7日讯，AMD日前更新路线图，确认将在2024年推出Zen5架构的锐龙8000系列客户端处理器。
这一消息打消了此前外界的猜测，即Zen 5提前到今年末。不过，比起时间节点，可能更多人关注的是性能和规格。
对此，爆料好手RedGamingTech的Paul分享了他探听到的最新情报”。
代号Granite Ridge的Zen5锐龙8000，最大仍旧是16核设计，每个物理核心可承载两条逻辑线程。
值得关注的是，L1（一级缓存）从Zen4的64KB增加到80KB，不过L2/L3则和Zen4保持一致，仍旧是1MB/核和32MB/CCD。
热设计功耗最高170W，频率提升到5.8~6GHz。
最终，Zen5锐龙8000的IPC性能将比Zen4锐龙7000提升19%。
当然，最终能坐实多少，我们不妨拭目以待，保持关注。
（举报）
11.11云上盛惠！海量产品 · 轻松上云！云服务器首年1.8折起，买1年送3个月！超值优惠，性能稳定，让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧！
腾讯云
12-20
AMD今年的锐龙7000系列移动处理器相当复杂，包含包含4种制造工艺、4种CPU架构、3种GPU架构明年的锐龙8000系列，同样会有多种版本。其中主流的是HawkPoint，预计命名为锐龙8050系列，最多8个Zen4CPU核心、12个RDNA3GPU单元，热设计功耗28-54W，也就是现在锐龙7040系列的马甲升级版。发布时间不详，但几乎肯定是明年第一季度。
经过连续四代的演进迭代，AMDEPYC处理器越发强大枝繁叶茂，Zen4家族就分成了四个不同的子系列。首发的是EPYC9004系列标准版，适合通用计算，Zen4架构，最多96核心192线程。AMDEPYC已经占尽了先机，布局也更加全面深入基于Zen5架构的下一代Turin”也正在准备之中，继续有着丰富的细分产品线，完全不给对手任何机会的感觉。
上海迪士尼度假区官方微博宣布，从9月26日开始，“米奇和朋友们系列”商品将推出新品。高飞的新款“紫色的飞龙”服饰商品，包括钥匙扣、玩偶等，受到了许多粉丝的喜爱，有人称之为“紫龙高飞”。对于“紫龙高飞”商品难以买到的问题，该客服说，“这是昨天刚推出的，目前可能供不应求，可以稍后再去看看会有新的货源。
外媒VideoCardz报道，AMD高管ScottHerkleman在科隆游戏展活动上进行了简短的访谈，并确认基于RDNA3架构Radeon显卡现已全部发布。昨天AMD推出了针对高端市场的RX7800XT和RX7700XT，价格分别为499美元、449美元。至于用于笔记本平台的RX7000MGPU，但可能是Herkleman无意中忽略了，在访谈中并没有给出明确的信息，毕竟还是有不少玩家希望AMD可以推出正面抗衡RTX40系列的GPU。
一加平板Go将在海外市场揭晓发布。该款平板配备一块8000mAh的电池，并支持33W快速充电功能。目前尚未得知这款新品是否会在国内市场上市，因此情况仍然未知。
近日，我们从极氪汽车官方了解到，截止至今年9月30日，极氪能源自建充电站已突破800个，覆盖了全国130座城市，成为了国内纯电品牌充电站保有量第三。除了自建充电站，极氪还与其他品牌进行了合作，截止至今，极氪的合作充电桩数已经超过55万个，覆盖全国96%的城市。如果想要完成这一目标，极氪X后续的爬坡情况至关重要。
AMD将在明年推出Zen5架构的锐龙8000系列、霄龙9005/8005系列，更下一代的Zen6架构也已经崭露头角，据说可以支持到史无前例的16通道内存。MLID曝光了一份AMD架构路线图，列出了Zen5、Zen6的不少细节，尤其是前者料很猛。Zen6据说还会有新的封装技术，可能会将CCD堆叠在IOD之上，可以达到缩小芯片面积、提升内部通信效率，但就没法直接堆成64核心了。
有装机经历的朋友，可能都有这样的体验:在网上了解硬件知识、查找装机攻略时，看到大佬分享的小钢炮装机分享帖后，突然有那么一瞬间心动不已，如果你行动力够强，近期打算组装一台性能强悍的小钢炮，小编在这里强烈向你推荐微星MPG Z790I EDGE Wi-Fi DDR5刀锋主板宏碁掠夺者Hermes冰刃DDR58000MHz C36规格套条的组合。之所以推荐这套组合，是因为它们都有强悍且稳定的性能发挥。是不是已经迫不及待要下单了?掠夺者Hermes冰刃DDR5内存线上线下均有销售，线上用户可前往京东自营旗舰店选购，线下购买用户推荐前往掠夺者存储指定代理商神州数码选购。
开源论文神器来了，结果直接登顶GitHub热榜，狂揽8000星!只需跟DocsGPT聊聊天，就可以查找各种文档中的信息。目前支持的文档类型包括TXT、PDF、ZIP、MD、RST。感兴趣的朋友，可直接戳下方链接进行体验。
在华为全联接大会2023期间，华为正式发布全新架构的昇腾AI计算集群Atlas900SuperCluster，可支持超万亿参数的大模型训练。华为常务董事、ICT基础设施业务管理委员会主任、企业BG总裁汪涛介绍，新集群采用全新的华为星河AI智算交换机CloudEngineXH16800，借助其高密的800GE端口能力，两层交换网络即可实现2250节点超大规模无收敛集群组网。华为改变传统的服务器堆叠模式，以系统架构创新打造AI集群，实现算力、运力、存力的一体化设计，突破大算力瓶颈。
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。
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。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。
