《报告称苹果Mac全球市场份额15年来首次超过5%》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:苹果M1 Mac市场份额为0.8%,今年夏季或将大幅提升达到7%据9to5mac报道,市场研究公司 TrendForce 预测,目前 M1Mac 占有笔记本市场份额的0.8%,并预测今年夏天
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《报告称苹果Mac全球市场份额15年来首次超过5%》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:苹果M1 Mac市场份额为0.8%,今年夏季或将大幅提升达到7%据9to5mac报道,市场研究公司 TrendForce 预测,目前 M1Mac 占有笔记本市场份额的0.8%,并预测今年夏天
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iPhone智能手机激活市场的份额在最近一年中大幅下滑,仅占新激活设备的1/3,相比过去四年间40%的增长率明显降低。这一现象给苹果敲响了警钟,并使其面临着前所未有的更新周期挑战。面对安卓阵营的竞争和消费者更加谨慎的态度,苹果需要不断创新并提供具有吸引力的产品和服务来保持其市场领先地位。
黑龙江哈尔滨市的赵大爷意外收获了一个令人惊喜的发现。他家中那瓶沉寂了十五年的人参白酒,里面的人参竟然“起死回生”,重新焕发了生机。大家纷纷表示,这株人参的复苏不仅是一场自然界的奇迹,更是对生命顽强不屈精神的最好诠释。
IDC发布《中国软件定义存储及超融合存储系统市场季度跟踪报告,2023年第四季度》,详解中国区超融合发展趋势、市场份额规模以及厂商占比。IDC报告显示,由于数字化转型和业务创新的需求,金融、制造、医疗等对IT高度依赖的行业对基础设施层提出了更高的要求,2023年全年超融合市场同比增长2.9%,市场规模达到152.01亿元人民币,市场对超融合系统解决方案的需求依然强劲。IDC预测,中国超融合市场在未来5年保持6.0%的年复合增长率,远超传统存储阵列;预计到2028年,超融合市场规模将达到近30亿美元。
“美图是一家AI公司”,美图在2023年财报的一开头就迫不及待地重申了自己的“新身份”。这背后源于美图去年到现在对AIGC的一连串疯狂押注。站在Adobe的肩膀上,美图能否更具有竞争力,彻底跳出“工具自卑”的怪圈需市场说了算。
2023年,我国进出口总值417568亿元,同比增长0.2%,第四季度各月连续保持正增长,外贸运行总体平稳,向好趋势明显。中国跨境电商迅速发展,不仅仅是跨境电商本身的成功,更是成为重塑中国外贸比较优势的方式之一。PingPong将与广交会携手同行,为参展企业提供一站式、多元化、深层次的跨境支付服务,为外贸发展注入澎湃动能,为助推高水平对外开放、加快构建“双循环”新发展格局贡献PingPong力量。
哈尔滨市的赵大爷近日在家中发现了一瓶尘封十五载的人参白酒,令人惊奇的是,酒中的人参竟然“复活”了,展现出惊人的生命力。这一奇妙的景象让赵大爷惊喜不已,也在邻里间引发了广泛关注和热烈讨论。大家都纷纷表示,这株人参的生命力令人敬佩,也让人对生活充满了希望和信心。
在小米SU7上市后,许多消费者对其电池设计寿命表示关注。小米汽车官方对此作出回应,小米SU7的电池设计寿命为15年或30万公里。Max版则配备了101度的宁德时代麒麟电池,CLTC续航为800公里。
日前,据名记马克古尔曼爆料,苹果正加快研发M4系列芯片,该芯片将主打AI功能。苹果计划今年底到明年初发布多款搭载M4芯片Mac,包括全新iMac、低端14英寸MacBookPro、高端14英寸和16英寸MacBookPro以及Macmini。AI将成为PC下一步重点突破口,其他Windows厂商也都在纷纷开发AIPC。
阿拉伯联合酋长国经历了一场历史性的降雨事件。4月16日,迪拜一天内的降雨量相当于当地平均一年半到两年的雨量,创下了75年来的最高记录。各国需要加强应对气候变化的措施,提高防灾减灾能力,以更好地应对未来可能出现的极端天气事件。
在4月11日的美股市场中,苹果公司的股价表现强势,上涨了4.33%,收盘价达到175.04美元,市值也因此攀升至2.7万亿美元,单日市值增长惊人,增加了1121亿美元,折合人民币约为8113亿元。苹果正在积极筹备一项重大的产品升级。该公司计划在6月的开发者大会上向外界展示这些新功能,届时我们有望看到更多关于M4芯片和AI功能在Mac产品中的实际应用和表现。
RAGFlow是一个开源的RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,基于深度文档理解,提供流线型的RAG工作流程,适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型(LLM)提供真实的问答能力,支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
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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