随着软件和操作系统的内存需求日益增加，配备仅 8GB 内存的电脑已渐显不足。
据报道，在最新报告中，马克·古尔曼 (Mark Gurman) 透露，苹果即将发布的 M4 Mac 电脑或将首次将 16GB 内存设为默认配置。
此举将打破苹果自 2016 年以来将 8GB 内存作为基础款 MacBook Air 标准配置的惯例。
古尔曼指出，正在测试的 M4 Mac 均配备了 16GB 或 32GB 内存，这意味着用户可能无需额外付费即可获得 16GB 内存。
此外，32GB 内存将成为 M4 Mac 的新上限，高于目前 M3 芯片的 24GB 内存上限。
除了内存升级之外，M4 Mac 还将搭载性能更强的 M4 芯片，该芯片首次亮相于 iPad Pro，采用台积电第二代 3nm 制程工艺，并配备了先进的 CPU、GPU 和神经网络引擎。
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12-20
今日，一位俄罗斯YouTuberWylsacom将一段据称是未发布的配备M4芯片的14英寸MacBookPro开箱视频上传到了YouTube。该视频展示了M4MacBookPro的完整开箱过程，其包装盒与上个月曝光的包装盒一致。苹果将于10月下旬举办主题演讲新品发布会，苹果首批M4Mac将在该发布会上公布，并于11月1日正式上市。
苹果公司计划在今年推出新一代Mac电脑，包括新款MacBookPro、iMac和Macmini，这些设备将搭载最新的M4系列芯片。这一消息来自彭博社的MarkGurman，他最初预测这些新品可能会在10月的活动中亮相，但最近他的措辞变得更加含糊，仅表示将在今年”。苹果尚未发布更高端的M4Pro和M4Max芯片，这可能意味着今年的新款Mac电脑将带来更强大的性能和更高的能效。
苹果计划在11月初推出M4Mac，其中一款产品的新基准测试成绩已经在Geekbench中现身。M4Mac的Geekbench跑分成绩为单核分数3864分，多核分数15288分，这一成绩是在名为Mac16，1”的测试机型上获得的，该机型搭载了10核CPU。苹果将于10月下旬举办主题演讲新品发布会，推出搭载M4芯片的新款Mac，该产品将于11月1日正式发布上市。
近日，海外爆料人VNChocoTaco”在社交媒体上发布了疑似新款14英寸MacBookPro的包装盒背面贴纸图片，揭示了即将发布的新品部分配置信息。新款MacBookPro将搭载苹果最新的M4芯片，配备16GB内存和512GB存储空间，虽然尚不清楚这是否为最低配置，但已足够吸引市场关注。此次包装盒的曝光，预示着新品发布的脚步越来越近。
苹果计划于10月下旬宣布新款Mac电脑，包括MacMini、MacBookPro和iMac。据彭博社的MarkGurman报道，新款MacMini将于11月1日开始发售，尺寸与AppleTV相同，配备M4芯片。苹果将在2025年上半年发布新款iPadMini。
苹果公司预计将在10月再次举办发布会，届时会发布新款Mac和iPad，这将是过去五年中苹果第四次在10月举办活动。苹果在10月30日的发布会上，就推出了搭载M3系列芯片的MacBookPro和iMac。入门级iPad：古尔曼表示，将有多款新款低端iPad”会在发布会中亮相，包括iPad11。
名记马克古尔曼最新发文称，苹果将于10月下旬举办主题演讲新品发布会，推出搭载M4芯片的新款Mac，以及iPadmini7，新品将于11月1日正式发布上市。此次推出的新品包括：搭载M4芯片的低端14英寸MacBookPro、搭载M4Pro和M4Max的高端14英寸和16英寸MacBookPro、搭载M4的新款iMac、搭载M4和M4Pro的全新设计的Macmini。MacStudio可能在2025年中上市MacPro可能在年底上市。
一台极为罕见的苹果Macintosh原型机将于2024年10月23日在亮相纽约Bonhams拍卖市场，预估拍卖价格将会超过12万美元，有望打破此前所有苹果电脑的拍卖记录。这台M0001是Macintosh的第一台原型机，配备了来自于Twiggy”的5.25英寸软盘驱动器，但经过测试Twiggy软驱故障率是在太高，因乔布斯决定销毁所有搭载该软驱的Macintosh产品，包括这台M0001。由于搭配配备Twiggy软驱的Macintosh原型机非常罕见，该类别的专家预估其最终售出价格有望超过120000美元，打破此前所有苹果电脑的拍卖记录。
用户升级到macOS15.1Sequoia和iOS18.1的第5个Beta版本之后，iPhone和Mac设备镜像功能支持拖拽文件。官方最新推出的iPhone镜像功能，赋予了用户从附近Mac直接操控iPhone的能力。iOS18.1与macOS15.1Sequoia正处于Beta测试阶段，据预测，这两款操作系统的正式版将于今年10月正式发布。
日前，媒体MacRumors发文，称苹果正在测试iOS18.0.1更新，预计最迟下周末向iPhone推送。MacRumors表示，iOS18.0.1是修复错误的小更新，将修复iPhone16系列和一些旧机型的触摸屏问题、分享AppleWatch表盘可能导致iMessage应用反复崩溃，同时修复iPadOS18导致部分M4版iPad更新后变砖的问题。苹果紧急撤回适用于M4iPadPro的iPadOS18更新推送。
Silo是一个专注于多模型对话的平台，它通过整合不同的对话模型，为用户提供丰富、深入的交流体验。该平台不仅能够处理文本对话，还能生成图像，为用户提供视觉化的交流方式。Silo的背景信息显示，它是一个创新的尝试，旨在通过技术手段打破传统对话的局限，让交流更加生动和有趣。目前，Silo提供免费试用，具体价格和定位尚未明确。
Copilot Lab是微软推出的一个在线平台，旨在展示和教育用户如何使用Microsoft Copilot的智能辅助功能。Copilot通过集成到常用的Microsoft 365应用程序中，如Word、Excel、PowerPoint等，帮助用户更高效地完成工作。它利用人工智能技术，根据用户提供的指令（prompts）自动生成内容，从而提高工作效率和创造力。Copilot Lab提供了丰富的示例和指导，帮助用户快速上手并充分利用Copilot的强大功能。
We, Robot 是特斯拉公司展示其在自动驾驶技术和机器人技术领域愿景的页面。它强调了特斯拉对于创建可持续未来、提高交通效率、可负担性和安全性的承诺。该页面介绍了特斯拉的全自动驾驶技术（监督）以及未来自动驾驶汽车和机器人的潜在应用，如Robotaxi、Robovan和Tesla Bot。这些技术旨在通过自动化提高日常生活的便利性，同时减少交通事故，降低交通成本。
Kimi探索版是Kimi新增的深度推理AI搜索功能，通过理解、拆解问题，再进行搜索和推理给出答案，一次搜索即可精读500个页面。新功能让Kimi能像人类一样思考，提供更准确、实用的搜索结果。还能使用数学模型和编程处理复杂问题，并在必要时进行自我反思以优化答案。简而言之，Kimi探索版让AI搜索更智能，更接近人脑的工作方式。
The Innovation Workspace 是一个集成了人工智能技术的协作平台，旨在帮助团队更高效地将想法转化为实际成果。它提供了一个无限的画布空间，让团队可以添加内容、推进项目，并共同工作直至想法成真。该平台拥有超过80M用户和250,000家公司，正在使用它来加速和管理他们的端到端创新生命周期。Miro提供了广泛的配置和原生安全控制，以适应不同组织规模和复杂性的具体要求。
Inbox AI是一款AI驱动的个人生产力工具，旨在帮助用户通过智能化的方式管理和自动化电子邮件任务。它提供了基于云的AI服务，同时也支持隐私优先的本地AI处理。用户可以根据自己的需求选择使用在线AI或本地AI，以提高日常工作效率，减少重复性任务，专注于更重要的事情。Inbox AI的主要优点包括无需重复订阅费用、支持多种输入方式（如邮件、屏幕截图、语音命令等）、与多种应用（如Notion、Obsidian等）集成，以及提供Apple Mail扩展等。
State of AI Report 2024是由AI领域投资者Nathan Benaich和Air Street Capital共同制作的年度报告，旨在分析AI领域最有趣的发展，并引发关于AI现状及其对未来影响的知情讨论。报告涵盖了研究、产业、政治、安全等多个维度，提供了对未来AI发展的预测和评估。这份报告是了解AI领域最新进展和趋势的重要资源，对于研究人员、企业家、政策制定者以及对AI感兴趣的公众都具有极高的参考价值。
Cheating LLM Benchmarks 是一个研究项目，旨在通过构建所谓的“零模型”（null models）来探索在自动语言模型（LLM）基准测试中的作弊行为。该项目通过实验发现，即使是简单的零模型也能在这些基准测试中取得高胜率，这挑战了现有基准测试的有效性和可靠性。该研究对于理解当前语言模型的局限性和改进基准测试方法具有重要意义。
Cove是一个新型的AI协作者，它通过共享工作空间、直接编辑内容、学习用户添加的内容，并提供多个可能的方向来推动用户的工作。Cove利用最新的网络数据，加速用户的工作，同时通过并行搜索提高效率。Cove支持多种文件格式，如文本、表格、图像、网页和PDF等，让AI和用户之间共享上下文，从而更好地协作。Cove的产品背景信息包括由红杉资本领投的600万美元种子轮融资，并且提供Chrome扩展，方便用户在不同的网站和应用中使用。
Kvistly是一个利用人工智能技术创建互动式测验的平台，旨在提升销售培训、团队建设、培训和入职等环节的效率和参与度。它通过实时的互动学习连接真人，增强团队协作和知识传递。产品背景信息显示，Kvistly在教育和商业培训领域具有重要性，通过游戏化学习提高员工的参与度和学习效果。价格方面，Kvistly提供定价信息，但具体细节需访问其定价页面了解。
Quetzal是一个现代国际化平台，旨在帮助用户快速将产品翻译成多种语言，以获得全球新客户。该平台提供工具，支持20多种语言，与Next.js和React兼容，并且拥有快速设置流程，仅需约10分钟。Quetzal利用人工智能技术，结合应用程序的上下文，在几分钟内实现最佳翻译效果。它还提供了一个仪表板，让用户可以在一个地方查看和管理所有的字符串。产品背景信息显示，Quetzal由Quetzal Labs, Inc.在奥克兰精心打造，并且提供了一个慷慨的免费计划，直到用户添加第二种语言。
Aria是一个多模态原生混合专家模型，具有强大的多模态、语言和编码任务性能。它在视频和文档理解方面表现出色，支持长达64K的多模态输入，能够在10秒内描述一个256帧的视频。Aria模型的参数量为25.3B，能够在单个A100（80GB）GPU上使用bfloat16精度进行加载。Aria的开发背景是满足对多模态数据理解的需求，特别是在视频和文档处理方面。它是一个开源模型，旨在推动多模态人工智能的发展。
Marqo是一个专注于训练和部署嵌入式模型的平台，它提供了一个端到端的解决方案，从模型训练到推理，再到存储。Marqo支持150多种嵌入式模型，并且可以快速原型设计，加速迭代，并无缝部署。该平台支持多模态模型，如CLIP，可以从图像和其他数据类型中提取语义信息，实现文本和图像的无缝搜索，甚至可以将文本和图像组合成一个向量。Marqo还支持100多种语言的搜索，提供最先进的多语言模型，无需手动进行语言配置即可扩展到新的地区。此外，Marqo的可扩展性允许用户在笔记本电脑上的Docker镜像中运行，也可以扩展到云端数十个GPU推理节点，提供低延迟的搜索服务。
AMD Instinct MI325X加速器基于AMD CDNA 3架构，专为AI任务设计，包括基础模型训练、微调和推理，提供卓越的性能和效率。这些产品使AMD的客户和合作伙伴能够在系统、机架和数据中心层面创建高性能和优化的AI解决方案。AMD Instinct MI325X加速器提供了行业领先的内存容量和带宽，支持6.0TB/s的256GB HBM3E，比H200多1.8倍的容量和1.3倍的带宽，提供了更高的FP16和FP8计算性能。
AMD Ryzen™ AI PRO 300系列处理器是专为企业用户设计的第三代商用AI移动处理器。它们通过集成的NPU提供高达50+ TOPS的AI处理能力，是市场上同类产品中性能最强的。这些处理器不仅能够处理日常的工作任务，还特别为满足商务环境中对AI计算能力的需求而设计，如实时字幕、语言翻译和高级AI图像生成等。它们基于4nm工艺制造，并采用创新的电源管理技术，能够提供理想的电池续航能力，非常适合需要在移动状态下保持高性能和生产力的商务人士。
Unify Plays是一个商业营销平台，它通过集成AI、自动化和数据验证技术，帮助企业构建和运行能够生成潜在客户并促进销售的营销活动。这个平台的主要优点在于其一体化的解决方案，能够减少企业在营销活动中对多个工具的依赖，提高效率，同时通过AI技术实现个性化营销，提升客户参与度和转化率。Unify Plays的背景信息显示，它是由Unify公司开发，旨在为高增长企业提供一种更高效、更智能的营销方式。关于价格，Unify Plays提供了不同的套餐选项，以满足不同规模企业的需求。
Eddie AI是一个创新的视频编辑平台，它利用人工智能技术帮助用户快速、轻松地编辑视频。这个平台的主要优点是它的用户友好性和高效率，它允许用户像与另一个编辑交谈一样与AI对话，提出他们想要的视频剪辑类型。Eddie AI的背景信息显示，它旨在通过使用自定义的AI编辑/故事模型来扩展视频编辑的规模，这表明它在视频制作领域具有潜在的革命性影响。
Cooraft是一款利用人工智能技术将普通照片转化为艺术作品的应用程序。它能够将自拍和日常照片转化为具有创意和艺术性的动画和渲染图，提供从3D卡通到经典绘画等多种艺术风格。Cooraft不仅能够美化人像，还能将素描、绘画、线稿等多种输入转化为新的渲染图，实现从2D到3D的转变。此外，Cooraft还提供了订阅服务，用户可以通过订阅获得更多高级功能。
DreamMesh4D是一个结合了网格表示与稀疏控制变形技术的新型框架，能够从单目视频中生成高质量的4D对象。该技术通过结合隐式神经辐射场（NeRF）或显式的高斯绘制作为底层表示，解决了传统方法在空间-时间一致性和表面纹理质量方面的挑战。DreamMesh4D利用现代3D动画流程的灵感，将高斯绘制绑定到三角网格表面，实现了纹理和网格顶点的可微优化。该框架开始于由单图像3D生成方法提供的粗糙网格，通过均匀采样稀疏点来构建变形图，以提高计算效率并提供额外的约束。通过两阶段学习，结合参考视图光度损失、得分蒸馏损失以及其他正则化损失，实现了静态表面高斯和网格顶点以及动态变形网络的学习。DreamMesh4D在渲染质量和空间-时间一致性方面优于以往的视频到4D生成方法，并且其基于网格的表示与现代几何流程兼容，展示了其在3D游戏和电影行业的潜力。
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