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今日块讯(ChinaZ.com) 5月9日 消息:根据Adroit Market Research发布报告显示，预计到 2025 年，全球区块链DLT市场规模将达327. 6 亿美元，在 2018 年至 2025 年的预测期间，年复合增长率将保持两位数。
越来越多的人正认识到区块链DLT的优势，如去中心化、更高的安全性以及几乎等于零的欺诈概率，这对采用区块链DLT产生了积极的影响。区块链还为从事预测数据分析的公司提供了许多新的商业机会。随着区块链可用于存储实时数据，数据分析师和数据科学家可以使用它来预测未来趋势。
在在区块链DLT类型细分市场中，预计将在预测期内，私人区块链类型将以最快的复合增长率进行增长，预计 2025 年达到117. 9 亿美元的市场规模。而在应用领域中，区块链DLT在供应链管理中的应用预计最快。在预测期内，这类型应用预计将以58.25%的CAGR速度增长。从区域上来看，北美预计 2025 年市场价值将达到153. 3 亿美元，保持其最高地位。（ukprwire）
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在最新的播客访谈中，小扎再次展现了他的「开源英雄」形象。如果花费100亿美元研发的模型对人类安全且有益，他将选择开源。他对于AI模型能力的未来提升持保留态度，认为短期内不太可能实现AGI，需要解决能源问题可能需要几十年的时间。
根据小米汽车APP最新信息显示，小米SU7Max自订单锁定之日起预计需要29至32周才能完成交付。考虑到目前已进入4月份，32周的等待时间几乎把交付推迟到了2025年。他在交付仪式上激情洋溢地表示：今天将被历史铭记：小米汽车正式登场，智能汽车的真正变革开始，中国必将诞生像特斯拉一样伟大的公司。
特斯拉原本计划推出一款起价为2.5万美元的低成本电动汽车，以扩大市场份额并推动电动汽车的普及。最近却有消息称特斯拉已决定放弃这一计划。特斯拉将继续致力于推动电动汽车技术的进步，并不断探索新的商业模式，以满足不断变化的市场需求。
软件开发中的生成式人工智能市场预计将在2033年达到2874亿美元的惊人价值，展现出强劲的年复合增长率。这种显著增长突显了生成式人工智能在颠覆传统编码实践和加速软件开发过程中的日益重要作用。它通过生成复杂的代码模式来帮助制作可扩展且高效的软件设计。
去年，微软宣布了一项针对Windows10的扩展支持计划，允许用户在2025年10月官方支持结束之后付费购买持续的安全更新。微软终于公布该计划的定价策略，每台设备起价61美元，并且三年内每年翻一番。Windows112021年就发布了，尽管微软尽了最大努力，用了各种办法，包括向老用户弹窗等等，但其市场份额表现依然远远落后于Win10。
中国地震台网正式测定，2024年4月3日7时58分在中国台湾花莲县海域，发生7.3级地震。截止4月3日12点08分，已先后发生22次4.0级及以上余震，5.0级及以上的就有8次，其中最大的达到6.0级。从卫星图上，可以明显看到多处建筑物倒塌损毁。
根据国际数据公司最新数据显示，亚太地区即将进行一场变革性的旅程，生成式人工智能的采用量呈现激增的趋势。IDC的预测表明，到2027年，该领域的支出将飙升至260亿美元，年复合增长率从2022年到2027年将达到95.4%。零售商也在利用GenAI个性化体验、自动化任务和提升客户参与度。
韩国总统尹锡悦周二表示，韩国将在2027年投资近70亿美元发展人工智能，旨在成为全球尖端半导体领域的领导者。韩国作为三星和SK海力士等全球排名前两位的记忆芯片制造商所在地，半导体产业是韩国出口驱动型经济的重要支柱。本月早些时候，日本也宣布向一家芯片企业提供高达39亿美元的补贴，作为振兴其半导体产业计划的一部分。
3月20日，拼多多集团发布截至12月31日的2023年第四季度及全年业绩报告。拼多多集团营收为889亿元，同比增长123%;美国通用会计准则下经营利润为224亿元。”陈磊表示，“我们的组织正因年轻人的创意与活力生机勃勃，我们有信心持续为最广大的消费者创造独特价值。
近日印度方面表示，采用日本新干线模式的印度首条高铁预计最快2026年前后开通。印度高铁项目计划联结艾哈迈达巴德和孟买，连通孟买、塔那、苏拉特、艾哈迈达巴德等大型经济中心。该项目将沿高铁走廊建设24座河桥、28座钢桥和7条山地隧道，以及建设一条7公里长的海底隧道，这也是印度首条海底隧道。
Phi-3 Mini是一款轻量级的最先进的开源大模型,构建于用于Phi-2的合成数据和过滤网站数据之上,致力于提供极高质量、推理密集型的数据。该模型经过了严格的增强过程,结合了监督式微调和直接偏好优化,以确保精确遵循指令和强大的安全措施。该仓库提供了Phi-3 Mini的优化ONNX版本,可通过ONNX Runtime在CPU和GPU上进行加速推理,支持服务器、Windows、Linux、Mac等多种平台,并针对每个平台提供最佳精度配置。ONNX Runtime的DirectML支持还可让开发人员在AMD、英特尔和NVIDIA GPU驱动的Windows设备上实现大规模硬件加速。
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