《国内首款X86手机停产 英特尔试水智能机遇大考》文章已经归档,不再展示相关内容,编辑建议你查看最新于此相关的内容:X86/ARM之战 联想K800对比摩托XT910尽管大多数人认为Android手机签千篇一律的设计容易让人感到审美疲劳,但费些功夫还是可以在其中找到一些特色鲜明的手机的机
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英特尔意识到,拯救x86的关键在于重新开放x86的知识产权许可。英特尔的主要竞争对手不再是AMD是Arm及其授权厂商,如苹果、高通、三星、联发科和英伟达。首款非英特尔、非AMDx86处理器将于2026年4月1日开始销售,这可能标志着新的竞争格局的开始。
将于4月19日在重庆举办的第83届中国教育装备展示会上,兆芯将联合众多行业伙伴,共同展示基于兆芯开先处理器的教育解决方案,除了台式机有笔记本。教育是信创行业28N”中的重点领域,对于解决方案的要求重点有三:第一,技术路线是否具备面向未来的自主创新与迭代能力;第二,是否具有繁荣健康的生态;第三,是否以用户需求和应用体验为目标;在此背景下,兆芯携手联想开天、清华同方、紫光、联和东海、升腾威讯、海尔等合作伙伴,凭借过硬的核心技术、完善的产业生态、深厚的行业经验,为教育信创行业带来了一系列便携高效的笔记本电脑。14英寸16:10屏幕,超窄边框设计,180度开合有背光键盘、大尺寸触摸板、指纹识别、物理遮挡摄像头。
强固型边缘计算人工智能平台厂商Neousys宸曜科技发布了一条新的基于JetsonOrinNX的产品线,为现有标准架构机器视觉系统或监控系统提供人工智能算力升级。新的产品线在外形和尺寸上有2种选择,包括2张智能图像采集卡PCIe-NX150系列,和2款扁平散热片边缘计算人工智能平台NRU-150-FT系列。注:文中品牌名称和注册商标是其各自所有者的财产。
昨晚的GoogleCloudNext2024大会上,谷歌接连放出一堆模型和产品王炸:Gemini1.5Pro公开可用、上线音频处理能力;代码模型CodeGemma上新,首款自研Arm处理器Axion正式向微软和亚马逊宣战……这次,谷歌要以量取胜。昨天的谷歌Next大会可是太精彩了,谷歌一连放出不少炸弹。此次谷歌超算的大规模更新表明,谷歌在努力为客户带来实际的商业利益,创建无缝集成、高效可扩展的AI训练和推理环境。
【新智元导读】昨晚的GoogleCloudNext2024大会上,谷歌接连放出一堆模型和产品王炸:Gemini1.5Pro公开可用、上线音频处理能力;代码模型CodeGemma上新,首款自研Arm处理器Axion正式向微软和亚马逊宣战……这次,谷歌要以量取胜。昨天的谷歌Next大会可是太精彩了,谷歌一连放出不少炸弹。此次谷歌超算的大规模更新表明,谷歌在努力为客户带来实际的商业利益,创建无缝集成、高效可扩展的AI训练和推理环境。
英特尔正在大力鼓励程序员为其所谓的"AIPC"编写代码,并为基于华硕NUC14ProPC的开发套件提供支持。这家芯片巨头在12月推出了CoreUltra处理器系列,引入了AIPC概念,该系列结合了CPU、GPU和用于AI加速的神经处理单元。英特尔表示,从其角度来看,AIPC是拥有CoreUltra处理器和集成NPU的系统,但并不一定需要具有Copilot键。
LOOI机器人是一款充满活力的智能机器人,其结合手机,接入ChatGPT,有视觉能力,能互动。利用ChatGPT技术赋予其生动的角色和丰富的手势,与用户进行互动。通过将智能手机与LOOI机器人连接,用户可以享受到更加便捷、有趣的互动体验,目前该项目正在众筹。
探索科技前沿,重塑游戏未来——这是一份集智慧与技术于一体的白皮书,由《开心消消乐》、英特尔和腾讯云携手呈现。通过第五代英特尔®至强®可扩展处理器以及腾讯云服务器的深度融合,我们得以见证AI推理在游戏体验改变中的重要角色。这份白皮书将为你展示科技与游戏的紧密结合,无论你身处哪个行业,都将从中得到深刻的启发。一起探索科技的边界,感受AI在游戏
Hugging和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案,大幅提高了模型对提示词中空间关系的理解能力。在当前的将文字描述转换为图像的技术中,一个关键短板是它们往往无法精准地生成与文字提示中所描述的空间关系相符的图像。他们还会开源这个模型和数据集,以便其他研究者和开发者能够利用这些资源来进一步提高文生图模型的性能。
英特尔的芯片制造部门在2023年累计亏损了70亿美元,比2022年的52亿美元亏损额有所增加。尽管英特尔在2023年实现了189亿美元的营收,但这一数字较去年的274.9亿美元下降了31%。微软最近签约成为一个芯片厂商客户,但目前尚不清楚英特尔还需要多少公司才能在未来几年实现盈亏平衡。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型(Diffusion Models, DMs)采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法,为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化,即采样调度,从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色,优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
AI 内容检测器拥有惊人的 98% 准确率,可区分人类与来自 ChatGPT、GPT4、Bard、Claude 和 Gemini 等 AI 生成的内容。它在搜索引擎排名、学术评分和读者感知方面具有重要影响。
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