《AMD新锐龙APU首曝：8核心16线程、1280流处理器》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
这两天关于AMD下代锐龙3000系列桌面主流处理器的曝料让人兴奋异常，最高的锐龙93850X居然有16核心32线程，而且能动态加速到5.1GHz，入门级的锐龙33300X/3300也会上到6核心12线程，并保持50WTDP...
集成的Vega架构核显会分别增加到15个、20个计算单元，也就是960个、1280个流处理器，目测差不多能达到RX560显卡的水平，日常真的用不到独立显卡了...
锐龙53300GCPU频率范围为3.0-3.8GHz，热设计功耗仅65W...
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12-20
AMD今天低调发布了锐龙8000系列处理器的两款新品，分别叫锐龙78700F、锐龙58400F，带上F后缀就意味着没有核显，一如上代的锐龙57500F。它们俩来自于年初发布的锐龙8000GAPU，也就是移动端的锐龙7040/8040系列，均基于4nm工艺、Zen4CPU架构、RDNA3GPU架构，接口还是AM5。它俩不开放给零售市场是仅供渠道OEM。
技嘉今天宣布，为旗下X670、B650、A620AM5主板发放新版本BIOS，支持即将发布的锐龙9000系列处理器，也就是Zen5架构的桌面版，再次实锤了命名。之所以说再次，是因为AMD之前官方更新的芯片组驱动中，就已经出现了锐龙9000的名字。至于为什么叫锐龙9000系列，是因为AMD处理器现在按照年份划分体系，和工艺、架构、技术、平台都没关系，比如2022年的都是7000系列，2023年的都是8000系列，2024年的就都是9000系列。
有关苹果iPhone16系列的传言引发了广泛关注。据知名爆料人“LeaksApplePro”透露，苹果计划将iPhone16Pro的起始存储容量提升至256GB，并且售价可能保持在999美元。起步存储空间的增加对于那些需要大容量存储空间和高性能手机的用户来说具有重要意义。
博主数码闲聊站爆料，OPPO将于5月份推出Reno12系列机型，这是OPPO史上最强悍的Reno产品。OPPOReno12标准版搭载天玑8200芯片，Pro版搭载天玑9200芯片，二者都标配1.5K极窄等深微曲屏，这也是OPPO史上第一款等深微曲屏机型。值得注意的是，OPPOPad3系列平板电脑、OPPOEncoX3无线耳机等新品也将从本月开始陆续亮相。
4月27日，在2024中关村论坛-未来人工智能先锋论坛上，清华大学联合生数科技正式发布了，中国首个长时间、高一致性、高动态性视频大模型——Vidu。Vidu采用了原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持文本生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。生数科技致力打造世界领先的多模态大模型，融合文本、图像、视频、3D等多模态信息，探索生成式AI在艺术设计、游戏�
摩尔线程今天发布了最新的250.60.2版显卡驱动，支持MTTS80、MTTS70两款产品，游戏性能提升为主。对比之前的250.60.1，虽然版本号变化不大，但提升不小，《晶核》居然达到了85％，另外《剑灵》、《双人成行》都提升了大约15％。已知还有三个Bug：－PES控制中心使用视频录制功能录制GPUBenchmark程序画面时，部分GPU图形测试程序概率性闪退；－全屏运行《英雄联盟》游戏时，PES控制中心视频录制功能无法打开和关闭；－《崩坏：星穹铁道》长时间无操作，游戏概率性闪退；－操作系统从睡眠唤醒后，在特定型号主板上，概率性出现声音丢失。
AMD今天公布了2024年第一季度财报，收入、利润全面看涨并超出分析师预期，数据中心、客户端业务收入大涨，但是显卡、嵌入式业务出现大跌。按照GAAP，AMD当季收入54.73亿美元，同比增长2％，环比下跌11％；毛利润25.60亿美元，同比增长9％，环比下跌12％；毛利率47％，同比增长3个百分点，环比持平。AMD预计2024年第四季度收入54-60亿美元，毛利率53％，运营支出18亿美元。
生数科技与清华大学在中关村论坛未来人工智能先锋论坛上共同发布了中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型——Vidu。这款模型是国内首个达到Sora级别的视频大模型，标志着中国在视频生成技术领域的重要进展。开源成就:2023年3月，团队开源了基于U-ViT架构的多模态扩散模型UniDiffuser，这是全球首个此类模型，验证了U-ViT架构的大规模可扩展性。
vivo在海外市场推出了新款手机Y18。这款手机的性能与之前的Y18e相似，但在屏幕亮度和摄像头方面有所提升。电池容量为5000mAh，并支持15W有线快充技术。
三星在印度电子商城上架了128GB存储容量的GalaxyS24手机，售价约为6502元人民币。这款手机与之前的版本相比，在存储方面有所升级，其他方面如Exynos2400处理器、6.1英寸AMOLED显示屏、安卓14系统以及相机等参数均未改变。还有256GB和512GB存储容量的版本可供选择，售价分别为79999卢比和89999卢比。
Unicode转Kruti Dev（Mangal转Krutidev）转换器是世界上第一个也是唯一一个完全支持Unicode输入和Kruti Dev（Mangal）输出格式转换的转换器。它基于人工智能技术实现，免费提供给所有人使用。它可以将Unicode Mangal字体的文本转换为Krutidev字体的文本，对于政府官员、翻译人员、内容创作者、网页开发人员和记者来说非常实用。
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Red Hat Enterprise Linux AI 是一个基于开源的模型平台，旨在无缝地开发、测试和运行企业级应用的大型语言模型（LLMs）。它结合了开源许可的IBM Granite LLMs、InstructLab模型对齐工具、Red Hat Enterprise Linux的可启动镜像以及Red Hat提供的技术支持和模型知识产权保障。该平台支持跨混合云环境的可移植性，并能与Red Hat OpenShift® AI集成，进一步推进企业AI开发、数据管理和模型治理。
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Project Bernini 是 Autodesk 研究项目，旨在开发用于设计和制造行业的生成式人工智能。该模型能够从多种输入（包括 2D 图像、文本、体素和点云）快速生成功能性的 3D 形状。Bernini 模型专为专业几何工作流程设计，可以生成给定输入的多个功能性变体。Autodesk 致力于创建可以用于建筑、产品设计、娱乐等多个用例的生成模型，专注于生成功能性 3D 结构，因为这些模型的输出必须在现实世界中工作，以满足设计师的意图。
Chat GPT Side Bar是一个插件，可以在浏览网页时，在侧边栏展示Chat GPT。它提供了一系列功能，包括笔记、新闻、Google应用、加密货币跟踪、游戏集成等。你可以在浏览网页的同时使用Chat GPT，提高工作效率。
GPT Spreadsheets Visualization是一个工具，使用大型语言模型（如ChatGPT）自动探索数据、生成可视化和信息图表格。它可以与任何编程语言和可视化库一起使用，例如matplotlib、seaborn、altair、d3等，并与多个大型语言模型提供商（ChatGPT、PaLM、Cohere、Huggingface等）一起使用。它包括四个模块：摘要生成器、目标探索器、可视化生成器和信息图表格生成器。GPT Spreadsheets Visualization利用最先进的大型语言模型的语言建模和代码编写能力，实现了数据摘要、目标生成、可视化生成、信息图表格生成以及对现有可视化的操作、可视化解释、自动修复、推荐等核心自动化可视化功能。
evyAI是一个AI助手，能够智能地为你创建个性化评论、帖子和回复。它可以帮助你节省时间和精力，在社交媒体上提升可见度，建立信誉和网络机会。
RIZZ是一款AI驱动的约会助手应用，它利用先进的GPT技术为用户生成个性化的回复，帮助用户在约会、社交或专业沟通中留下深刻印象。产品通过分析用户的沟通风格，理解用户的语气、幽默感和词汇量，生成反映用户个性的回复。RIZZ的主要优点在于其个性化和适应性，它不仅能提升用户的沟通技巧，还能增加用户的魅力，帮助用户建立持久的联系。
Sonio是一款AI驱动的软件，旨在提高产前超声检查的效率、准确性和专业性。它通过自动化图像质量控制、报告生成、数据集成和计费来解决医疗团队面临的挑战。Sonio通过实时指导和最新的临床研究，提升团队技能，同时减少IT维护成本，提供现代化的集中解决方案。
ibisPaint 是一款专业的绘画应用，旨在帮助用户轻松创作出精美的绘画作品。该应用提供了各种绘画工具和功能，如画笔、颜色调整、图层管理等。用户可以通过该应用绘制插画、漫画、动画等作品，适用于艺术爱好者、插画师、漫画创作者等。ibisPaint 在用户群体中享有良好的口碑，是绘画领域的热门应用之一。
ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型，旨在提高大型语言模型（LLMs）在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号，并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验，显示出在保持语言能力的同时，显著提升了数学问题解决能力。
MistoLine是一个SDXL-ControlNet模型，能够适应任何类型的线条艺术输入，展示出高精度和出色的稳定性。它基于用户提供的线条艺术生成高质量图像，适用于手绘草图、不同ControlNet线条预处理器和模型生成的轮廓。MistoLine通过采用新颖的线条预处理算法（Anyline）和基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0的Unet模型的重新训练，以及在大型模型训练工程中的创新，展现出在复杂场景下超越现有ControlNet模型的细节恢复、提示对齐和稳定性的优越性能。
kan-gpt是一个基于PyTorch的Generative Pre-trained Transformers (GPTs) 实现，它利用Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 进行语言建模。该模型在文本生成任务中展现出了潜力，特别是在处理长距离依赖关系时。它的重要性在于为自然语言处理领域提供了一种新的模型架构，有助于提升语言模型的性能。
