《尊敬的用户，您可能是正版 Windows 10 的受害者……》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：微软透露对Windows10支持将于2025年10月结束微软已确定在6月24日发布新版Windows。虽然微软没有正式透露新版本的名称，但有人猜测它将作为Windows11推出
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尊敬的用户，您可能是正版 Windows 10 的受害者……
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微软将在五月公布新的 Windows 和云 AI 功能
微软将在年度Build大会上揭示全新的人工智能工具，用于PC和云端应用。CEOSatyaNadella在一月份告诉分析师，2024年将成为“AI成为每台PC的头等部分”的一年五月的会议议程也反映了这一目标。你可以在这里找到2024年Build大会的完整会议目录。
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微软计划在Windows 11“开始”菜单中投放广告：已在测试
Windows11家庭版和专业版用户可能很快就会在开始”菜单中看到官方推荐的广告。微软已经在Windows11上测试在开始”菜单的推荐区域中显示广告，这些广告将包括网站、应用程序以及简要的推广说明。该功能处于预览测试阶段，最终是否上线还要看用户的反馈。
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30年前临时设计的一个UI界面：Windows 11一点都没变！
Windows虽然每一代都有新面貌，但如此庞大复杂的操作系统，不可能所有地方都照顾到，甚至有的界面很多年都不会变，比如说格式化界面，已经整整30年没动了。曾在微软工作的程序员DavePlummer回忆说，Windows格式化界面是他在1994年设计的只是个临时设计，没想到一直用到了今天。DavePlummer还曾在90年代、21世纪初参与过MS-DOS、Windows的许多开发工作，包括任务管理器、SpaceCadet弹球游戏，以及WindowsXP第一版激活系统等等，2003年离开微软。
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一文速览铁威马TOS 6全新“文件管理”：跟Windows一样好用
铁威马对最新NAS系统TOS6中的文件管理”工具进行了深度优化，并新增了许多便捷的功能。为了向用户提供更流畅、更便捷的文件管理体验，铁威马的研发团队借鉴了WindowsOS和MacOS在文件管理方面的优点。铁威马介绍称，除了上述功能，文件管理还新增和优化了文件全选与反选、文件任务进度、更多文件上传来源、文件冲突策略、自定义外网分享链接”等功能，为用户打造更便捷高效地文件管理工具。
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Windows11 Moment5 更新带来更多 AI 功能
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收费、不兼容等！德国一州决定抛弃微软：政府所有PC不用Windows、Office
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Windows 30年前支持ZIP格式：任务管理器之父差点被炒鱿鱼
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高通骁龙X Elite“低配版”Windows芯片曝光！集成5G基带
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。
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微软公布2025年之后使用Windows 10付费更新价格：每台电脑441元 每年涨一倍
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鹿班是一款基于人工智能技术的智能设计工具,可根据商品图片和设计模板自动生成商品主图、钻展图、旺铺海报等营销图片。它利用计算机视觉和深度学习技术,能快速理解图像内容并生成设计作品。鹿班大大提高了设计效率,满足电商营销设计图制作的高强度需求,同时生成的设计作品质量也有保证。鹿班同时支持在线协作,企业客户可以上传自有设计模板,供分布式团队远程协作使用。这款工具主要面向电商、品牌营销等领域,提供便捷高效的设计即服务能力。
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水印云是一款集图片去水印等多功能去水印软件，采用先进的 AI 技术，能快速识别并删除照片中的文字、logo 等不需要的内容，保持高清画质。
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Phi-3 Mini是一个轻量级的顶尖开源模型,建立在Phi-2使用的合成数据和过滤网站之上,专注于高质量的推理密集型数据。这个模型属于Phi-3系列,mini版本有两个变体支持4K和128K上下文长度。该模型经过了严格的增强过程,包括监督式微调和直接偏好优化,以确保精准遵循指令和强大的安全措施。这些经过ONNX优化的Phi-3 Mini模型可在CPU、GPU和移动设备上高效运行。微软还推出了ONNX Runtime Generate() API,简化了Phi-3的使用。
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SpaceByte是一种全新的字节级解码架构,旨在解决大型语言模型中广泛使用的Tokenization技术所带来的一些弊端。Tokenization虽能显著提升模型性能,但也存在诸多缺陷,如引入性能偏差、增加对抗攻击脆弱性、降低字符级建模效果及增加建模复杂度等。SpaceByte在保留Tokenizer的优势基础上,有效解决了上述缺陷。它使用字节级Transformer作为基础,并在模型层次中间插入更大的Transformer块,尤其是在遇到空格等通常表示单词边界的字节时。该架构在相同的训练和推理计算资源预算下,不但超越了其他字节级模型,甚至可以与Tokenization的Transformer模型取得相当的性能。
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