快科技8月3日消息，今天，Steam 7月硬件与软件调查报告正式出炉。
根据此次报告提供的信息，在7月，曾经的卡皇”GTX 1060占有率进一步下跌，已经来到了第三名。
而RTX 3060占有率则出现上涨，升至榜单第二，隐隐有成为新一代卡皇”的趋势。
不过，即便如此，目前显卡榜的榜首也依旧是GTX 1650，虽然在本月该显卡的占有率略有下滑，但依旧稳居第一。
CPU方面，Intel成为了66.1%玩家的选择，而仅有33.9%的玩家使用AMD。
内存方面，49.8%的玩家使用16GB内存，但随着游戏硬件要求的提升，32G内存占有率涨至19.63%。
操作系统方面，Win10 64位系统居首位，Win11 64位系统为第二。
有趣的是，Linux使用率达到1.96%，相较6月增加了0.52%，超过了苹果MacOS，这大概率要归功于Steam Deck掌机的热销。
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9月Steam硬件调查报告准时出炉，RTX3060在Steam数据中占据了6.27%的份额，位列第一，环比增长1.4%，增长趋势明显，依然是市面上最甜品的显卡。排名靠前的RTX40显卡仅有RTX4060Laptop这一款，占据份额1.71%，仅有0.14%的环比增长。本月仅有38.61%的玩家选择了Windows11，排名第二，不过1.98%的环比下降，与Windows10形成了鲜明的对比。
谢尔盖加林金本是流浪至塞浦路斯的乌克兰人，他在那里为网游开发商Wargaming效力。自2015年创立SteamSpy数据分析网站后声名鹊起，被Epic相中成为东欧发行主管，后擢升为发行战略总监：许多人获悉SteamSpy幕后大佬居然是Epic的人都觉得不可思议，Epic以激进的分成比例试图将居于统治地位的Steam拉下马，后者一直按行业惯例以三七开从平台销售收入中抽成。Alina本人并未就此回应有关游戏本的问题，比如她平常玩哪款游戏，玩的时候懂王是不是也驻足旁观。
V社设计师Pierre-LoupGriffais否认传说中的Galileo/Sephiroth设备是新款掌机或串流设备，Valve品牌VR独立头显横空出世的可能性很大。现款ValveIndex头戴装置仍需宿主计算机，对轻量应用及休闲用户来说门槛太高，考虑到移动设备SoC一日千里，适时推出无线头显追赶同行的脚步刻不容缓但这一点不适用于V社旗下的掌上游戏机，尽管该领域竞争更为激烈。同时要强调的是，SteamDeck在性能方面原地踏步并不意味着不会中期改款动力单元可以不变，但中控可以升级，改一改包围与外饰件更无伤大雅，对于掌机来说就是电池与屏幕。
独立游戏开发商NguyenZ近日发布了新作《逻辑逃脱》的试玩版本。本作已确认将于11月3日在Steam平台上正式发布。让我们期待即将到来的新版本《逻辑逃脱》！
按照国铁集团预计，中秋国庆假日期间，铁路日均客流量将接近1600万人次。12306系统的访问量更是在近日达到了532亿次，接近了春运客流高峰日的系统访问量，相当于平均每秒61.6万人一起抢票。通过提报多个日期、车次、席别等组合的候补订单，可以增加候补兑现成功率。
微软正在开发一款手机游戏应用商店，以与iOS应用商店和谷歌Play商店竞争。根据欧盟数字市场法案的要求，苹果必须在2024年3月6日之前开放侧载功能，允许其他应用商店登陆其设备。因此可以推测，如果微软成功开发出手机游戏应用商店并吸引大量开发者入驻，那么它就有机会在移动市场上取得一定的优势。
据中国铁路官方介绍，火车站每天都会有大量的被丢失的产品入库失物招领处，单单成都东站平均每月就有超4000件物品入库。身份证、保温杯、钱包这三种最多，其次还有行李箱、玩具、拐杖等等。代领人领取时需携带有效身份证件，以及失主的委托书和失主的有效身份证件复印件，并提供乘车信息。
最近，中国铁路部门在京沪、京广、成渝高铁等部分复兴号动车组列车上推出了静音车厢，为那些寻求宁静旅程的乘客提供了更好的选择。如果您想购买静音车票，不妨看看以下的购票攻略。静音车厢并不只是一个普通车厢，它提供了一种更加宁静和舒适的旅行体验。在这里，您可以期待以下特点:首先，静音车厢内的语音播报音量仅为正常音量的30%至40%，这意味着您可以更轻�
中秋节、国庆节火车票已经开卖，但今年为旅游热门假期，抢票也要比往年更难一些，不少网友反映都没抢到车票，12306官方则建议，没抢到票的话，建议立即加入候补，等待其他用户改签或退票。按照国铁集团预计，中秋国庆假日期间，铁路日均客流量将接近1600万人次。通过提报多个日期、车次、席别等组合的候补订单，可以增加候补兑现成功率。
快科技10月1日消息，10月第一天，又到了各大车企交成绩单的时候，根据理想汽车公布的9月交付数据来看，其共计交付新车36060辆，同比增长212.7%，创单月交付量新高。截至2023年9月30日，理想汽车第三季度累计交付量为105108辆，同比增长296.3%，全年累计交付量已经达到244225辆。理想汽车董事长兼CEO李想表示，9月随着市场需求的不断增长，实现了多项历史性突破，周销量、月销量和定单量均创下新高，其中理想汽车九月单月的定单量已经超过四万。值得一提的是，理想L系列三款车型（L9、L8、L7），已连续两个月单车交付均突破万辆。作为首家?
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。
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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。
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