高通公司日前宣布,2023年骁龙峰会将于10月24日至26日举行,这一令人期待的活动注定将催生新一代骁龙8 Gen3芯片的诞生。预计这款芯片在性能和能耗比方面将有大幅度的提升。
根据最新爆料,骁龙8 Gen3芯片将继续由台积电代工,但可能会采用3nm和4nm两个制程。台积电去年就曾宣布量产3nm工艺,但因其成本过高和产能较低,因此高通选择继续使用4nm制程。 目前,已经有博主曝光了骁龙8 Gen3芯片的性能跑分。
根据Geekbench 6 Vulkan测试,该芯片得分达到了15434分,相比前代产品在多核性能方面提升了约50%。预计这款芯片将与苹果A17 Pro芯片一较高下。 除了强大的性能外,骁龙8 Gen3还拥有出色的AI功能。它配备了全新的Hexagon处理器,能够高效地处理AI任务。无论是语音识别、图像处理还是自然语言处理,该芯片都能轻松应对。
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华硕将于本月24日推出一款搭载第三代骁龙8移动平台的手机。该手机的CPU多核性能已经超越苹果的A16芯片，多核提升约10%。无论是语音识别、图像处理还是自然语言处理，骁龙8Gen3都能轻松驾驭。
高通此前已经宣布2023年Snapdragon峰会将于10月24日至26日举行，预计到时候将会发布大家期待已久的全新一代骁龙8Gen3芯片。有爆料者公布了一份来自高通的内部资料，据文件显示，骁龙8Gen3芯片虽然都是由台积电生产，但会有4nm和3nm两个不同版本。无论是语音识别、图像处理还是自然语言处理，骁龙8Gen3都能轻松驾驭。
随着发布时间的临近，高通也在加紧优化骁龙8Gen3。最新曝光的工程机跑分显示，第三代骁龙8的性能提升明显。高通计划在11月份发布第三代骁龙8处理器。
高通将于10月底发布骁龙8Gen3旗舰。按照以往节奏，在高通骁龙8Gen3发布后，各大品牌会陆续官宣自家的新旗舰。此前vivo贾净东预告，iQOO12定位是性能王者”，给iQOO用户带来更多惊喜和创新，值得期待。
一款名为骁龙8Gen3ForGalaxy的手机在Geekbench6多核测试中获得约7400分的成绩，相较于搭载骁龙8Gen2ForGalaxy的三星S23在该测试中5106的得分，骁龙8Gen3ForGalaxy在多核性能上提升了近45%。博主@i冰宇宙随后爆料称搭载骁龙8Gen3ForGalaxy的三星S24多核跑分仅6700分，这意味着骁龙8Gen3ForGalaxy在多核性能上的提升幅度约为24%。期待高通骁龙8Gen3的正式亮相。
博主@数码闲聊站爆料了魅族21系列手机的新信息。魅族21系列目前在国行版备案有M461Q/M481Q两款机型，其中新机的超窄直屏将进行换代升级，首批搭载骁龙8Gen3处理器。魅族21系列手机的具体发布时间尚未确定，预计将于今年年底或明年初与大家见面。
高通公司即将在2023年的骁龙峰会上发布全新的骁龙8Gen3移动平台。峰会将于10月25日至10月26日举行，主题为“AI”。在骁龙8Gen3发布后，各大品牌将陆续推出搭载这款全新移动平台的新旗舰产品，包括小米14系列、一加12系列、真我GT5Pro、魅族21系列、红魔9系列、荣耀Magic6系列、OPPOFindX7系列等等。
根据知名分析师郭明錤的透露，苹果公司计划在明年对iPad系列产品线进行升级，将采用3nm芯片。iPadPro采用了最新的M2芯片，因此郭明錤所说的3nm芯片应该指的是由台积电代工生产的M3芯片。苹果公司在这次升级中再次领先安卓市场，不仅在平板电脑领域在距离实现三年前就宣布的目标仅剩下一步之遥。
即将发布的骁龙8Gen3旗舰处理器可能会出现价格上浮的情况，预计起售价将上涨300-500元。这是因为目前内存和存储产品已经进入了高价时代，对于需要大容量内存的消费者来说，他们可以考虑现有产品。内存和存储产品已经开始进入高价时代。
明年的iPhone16系列将不再区分处理器的等级，所有型号都将搭载A18芯片，这是由台积电采用N3E工艺打造的。iPhone14、iPhone15系列分别使用了A16和A17芯片，其中Pro系列的芯片性能更强，但也是台积电的N3E工艺制作的。iPhone15Pro系列中的A17Bionic是苹果第一款3nm工艺的SoC，相比现有的A14、A15和A16芯片使用的5nm工艺，它可以带来更高的性能和效率。
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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。
