《苹果iOS10开发者预览版Beta7上手:快,猝不及防》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:微软口碑大作《我的世界》调整:放弃对Win10 Mobile和iOS10支持微软自己家的口碑大作,正式宣布对自家Windows 10 Mobile结束支持了。开发商Mojang于今日宣布
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谷歌上个月发布了第一个Android15开发者预览版今天谷歌推出了第二个开发者预览版。Android15DP2的一个重要新功能是在系统底层支持了卫星通信功能。一些偏远地区如深山、草原、沙漠、雪地等仍存在通信死角卫星通信技术的应用大大增强了智能手机的通讯能力,使我们的沟通方式变得更加可靠和广泛。
苹果长达16年之久的“围墙花园”,被轰开了一角。3月4日,苹果被欧盟罚款18.4亿欧元,理由是认定苹果在流媒体音乐业务中存在垄断行为,如对开发者征收30%佣金、阻止开发者接入第三方支付等。以欧盟为镜,可知推动开放不易,但国内总要先迈出第一步。
在人工智能技术迅速发展的今天,每一次技术革新都为行业带来了新的机遇与挑战。为了进一步探索与推动人工智能领域的创新发展,由联想拯救者、AIGC开放社区、英特尔联合主办的“AI生成未来·第二届拯救者杯OPENAIGC开发者大赛”正式开放报名,希望同广大开发者一起探索AI世界的无限可能和精彩创新。期待每一位参赛者都能在联想拯救者最强AIReadyPC和英特尔高性能算力的�
iOS17.4正式版将在下周大规模推送,欧盟用户将体验到全新的侧载功能。iOS17.4新功能包括苹果允许用户在第三方应用商店下载、支付应用,允许iPhone上的第三方浏览器使用自己的Web引擎,苹果同时还降低了佣金抽成,上述所有调整限欧盟地区。苹果CEO库克认为,允许侧载后,苹果可能无法最大限度的保护用户个人隐私,但他们还是会尽量注重隐私、安全和可用性”。
有关苹果即将发布iOS17.4系统的消息引发了广泛关注。苹果公司计划于2024年3月底发布一款支持新款硬件的iOS17.4“特别版本”。我们有理由期待苹果在AI领域能够带来更多的创新和突破。
特斯拉今日正式开启了FSDV12.3测试版的软件升级。虽然此次升级并未发布有关内容的说明,但是马斯克却表示,此次升级相当是一次大版本更新的重大发布。特斯拉FSDBeta中国版也在快速推进中,目前暂定的发布目标是今年夏天。
最近有关苹果计划将“AppleID”改名为“AppleAccount”的消息得到了科技网站MacRumors的爆料和彭博社记者MarkGurman的确认。根据Gurman在《PowerOn》新闻稿中的表示,新的“AppleAccount”品牌名称将在今年晚些时候开始在线上以及苹果的下一个主要软件版本中使用,比如iPhone的iOS18和AppleWatch的watchOS11。前往AIbase官网,探索更多关于AI应用和人工智能技术的精彩内容。
在技术飞速发展的时代,人工智能的发展给科技行业的就业前景带来了一些阴影。为了正视这一紧迫问题,知名软件开发人员RodRobinson近期在其RodTechTalk频道分享了专业见解。通过持续学习、保持相关性并发挥独特技能,开发人员可以在日益自动化的世界中制定成功之路。
6月10日至14日,苹果公司将举办备受瞩目的年度全球开发者大会。本次大会将采取线上免费开放的形式,届时苹果有望展示其最新的人工智能战略,引发市场广泛关注。通过本次全球开发者大会,苹果不仅将展示其在人工智能领域的最新成果,也将向世界证明其持续推动技术创新和提升用户体验的决心。
今天,微软向Canary和Dev渠道推送了Windows11InsiderPreviewBuild26085版本更新,更新修复了大量Bug,官方更新日志介绍如下:更改和改进:由于某些错误,暂时禁用了自Build26052引入的针对弱视用户的新指针指示器辅助功能,在修复完Bug后再重新在未来的版本中启用这一功能。拥有低功耗蓝牙LE音频助听设备的WindowsInsider用户,现在可以通过设置访问轻松助听器”设置和管理设备。当然必不可少的,此次更新也有一些已知问题,例如错误代码0xC1900101、语音访问无法与最新Copilot完美配合使用、Copilot无法与WindowsInk完美配合进行书写等。
ObjectDrop是一种监督方法,旨在实现照片级真实的物体删除和插入。它利用了一个计数事实数据集和自助监督技术。主要功能是可以从图像中移除物体及其对场景产生的影响(如遮挡、阴影和反射),也能够将物体以极其逼真的方式插入图像。它通过在一个小型的专门捕获的数据集上微调扩散模型来实现物体删除,而对于物体插入,它采用自助监督方式利用删除模型合成大规模的计数事实数据集,在此数据集上训练后再微调到真实数据集,从而获得高质量的插入模型。相比之前的方法,ObjectDrop在物体删除和插入的真实性上有了显著提升。
Jamba是一款基于SSM-Transformer混合架构的开放语言模型,提供顶级的质量和性能表现。它融合了Transformer和SSM架构的优势,在推理基准测试中表现出色,同时在长上下文场景下提供3倍的吞吐量提升。Jamba是目前该规模下唯一可在单GPU上支持14万字符上下文的模型,成本效益极高。作为基础模型,Jamba旨在供开发者微调、训练并构建定制化解决方案。
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