联发科不久前公布了全球首款十核移动SoC——Helio X20，型号Mt6797，品牌中文名“曦力”。对于外界“为了十核而十核”的质疑，MTK副总裁周渔君也回应媒体：十核不是重点，重点是能够“自由换挡”的高能低耗设计。
而在“核战”中步伐稍缓的高通对此是怎么看呢？
据飞象网报道，高通高级副总裁兼大中华区首席运营官罗杰夫在北京的技术展示大会上表示，Qualcomm从根本上说是一家系统工程公司，我们始终关注的是为客户和终端用户提供最好的系统级解决方案，而不是将关注点放在几核上。
此外，他称，目前我们没有发表任何关于十核的产品计划，现有解决方案就是四核和八核的。更重要的是，智能手机的处理核心包括CPU、GPU，还有负责图像信号处理的ISP和负责其他处理功能的DSP，我们对所有这些作为处理引擎的核心都进行了优化。
值得一提的是，此前曝光的骁龙820也是四核，使用的是高通自研的kryo核心。
现场图（下同）
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在社交平台上，高通已经提前宣布了一个令人激动的消息——全新的高通骁龙X系列AIPC处理器将于4月24日正式亮相。此次发布会的焦点无疑是两款新的芯片:骁龙XElite和骁龙XPlus。我们期待这次发布会能够给PC市场带来全新的活力和变革。
首次亮相的3nm天玑汽车座舱平台CT-X1在业内激起不小的波澜，被认为是友商8295的头号天敌。同时亮相的还有天玑汽车座舱平台CT-Y1和CT-Y0，采用4nm制程，汽车制造商可借助天玑汽车座舱平台实现从旗舰到高端车型的智能化体验升级，满足不同定位车型对高算力和强AI的需求。面向AI定义汽车的大势所趋，科技巨头们的深度合作展现出强大的市场影响力，这对联发科的对手们构成了不小的挑战正是激烈的产品和技术竞争，才是推动汽车产业持续创新与发展的原动力。
继《沙丘2》与《哥斯拉大战金刚》之后，传奇影业又将非虚构文学作品《核战争：命运脚本》的影视改编权收入囊中，准备将其搬上大银幕。公司希望时下银幕宠儿维伦纽瓦在忙完《沙丘3》之后继续为公司效命，最好能出任《核战争》项目的编导。如果维伦纽瓦能如愿完成《沙丘3》，则双方的共赢合作关系有望延续，牛蛙版《核战争》一触即发。
近年来，政务信息化建设快速发展，为提高政府运转效率、提升行政效能提供有力支撑，伴随而来的，也在一定程度上存在着重复建设、使用率较低、设备闲置等问题，这就需要打破信息孤岛，建设能整合各部门业务的基础平台，实现全省范围内的跨部门、跨层级、跨区域数据共享和业务协同。小鱼易连以“平台+终端”的新一代视频会议解决方案为基础，为政府构建政务云音�
Meta最近发布了LLama3，这是一款新的大型语言模型，用于实现更安全、更准确的生成式人工智能体验。除了LLM，Meta还推出了LlamaGuard2、CodeShield和CyberSecEval2等信任和安全工具，以帮助确保符合行业和用户安全期望。随着400亿参数显示出更高的准确性，可以推断出更高的AI硬件需求不会很快减少。
今天晚间，理想汽车发布最新一期《理想L6答网友热门问题》，对网友的热门问题同一解答。对于理想L7、L8、L9、理想MEGA降价了，理想L6是否会降价的问题，理想汽车称：L6不会降价”。内置36.8千瓦时磷酸铁锂电池和60升大容量油箱，CLTC工况纯电续航212公里，综合工况1390公里，电池支持快充，20分钟可从20%充到80%。
高通骁龙8Gen4将首次采用台积电3nm工艺，这意味着安卓阵营正式迈入3nm时代。苹果率先切入3nm工艺，首颗3nm芯片是A17Pro，由iPhone15Pro和iPhone15ProMax首发搭载。目前高通骁龙8Gen4性能极强，但是因为频率设定过高，功耗表现一般，预计量产时频率会降低。
除了骁龙XElite外，高通还在测试代号为X1P”的SoC存在两个版本。正在测试的两款SoC的SKU编号为X1P”，由于骁龙XElite的SKU编号为X1E”，因此可以暂时理解为这两款SoC命名是骁龙XPLUS。且已有测试中的骁龙X系列集成了高通第四代5G基带骁龙X65，若相关产品研制成功，以后将会有更多支持5G网络功能的笔记本电脑推出。
Redmi品牌总经理王腾正式揭晓，备受瞩目的RedmiTurbo3即将在本月闪亮登场。这款新品将搭载全新的骁龙8系旗舰芯片，以卓越的性能表现，引领中端市场的性能跃升。在GPU方面，骁龙8sGen3搭载了与骁龙8Gen2相同的高性能AdrenoGPU，为用户带来无与伦比的游戏体验和能效表现。
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。
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。
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