站长之家(ChinaZ.com) 8 月 5 日消息：据华为云鲲鹏社区官网最新消息，编译工具华为方舟编译器已经对外发布。
据网站介绍，方舟编译器是基于 GCC 开发的交叉编译器套件，它包括了 C、C++、Fortran 的前端，也包括了这些语言的库（如 libstdc++、libgcc 等）。HCC 运行在 X86 linux 架构服务器上，生成的二进制运行在 Aarch64 架构服务器上。
目前方舟编译器针对通用 ARM 芯片架构进行编译优化，未来将通过软硬件协同设计，将麒麟芯片的能力发挥到极致。同时方舟编译器支持 Java 标准用法，三方应用可直接进行编译，不需要修改代码。但如果希望获得更加好的性能或内存方面的提升，则可以通过调整代码结构，与方舟编译器配合优化来实现。
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开源人工智能平台LightningAI宣布与Nvidia合作，发布了名为“Thunder”的下一代AI编译器，旨在加速人工智能模型的训练速度。据LightningAI称，该编译器在实际场景中相比未优化的代码，可将大型语言模型的训练速度提高高达40%。LightningStudios的产品可以按四个定价级别购买:个人开发者免费，工程师、研究人员和科学家专业级;初创公司和团队的团队级别，以及大型组织的企业级别。
文心大模型4.0的工具版正式问世。这款大模型在通用能力上取得了显著进步，特别是在代码生成、解释和优化等方面，已经达到国际先进水平。文心大模型4.0的工具版的发布，将为广大用户带来更加便捷、高效的AI体验，助力各行各业实现智能化升级。
一款名为Udio的AI音乐生成工具正式对外发布，引起了广泛关注。这款工具的亮点在于用户可以通过简单的文字描述，轻松创作出带有歌词的音乐作品，极大地降低了音乐创作的门槛。随着AI技术的不断进步，我们有理由相信，Udio将在未来的数字音乐产业中扮演重要角色。
百度在今日的AI开发者大会上，李彦宏宣布推出文心大模型4.0工具版，并宣称文心一言用户数突破2亿，API日均调用量2亿。李彦宏表示，相比一年前，文心大模型的算法训练效率提升到了原来的5.1倍，周均训练有效率达到98.8%，推理性能提升了105倍，推理的成本降到了原来的1%。李彦宏认为，今天的中国，有10亿互联网用户，有强大的基础大模型，有足够多的AI应用场景，有全球最完备的产业体系，人人都可以成为开发者未来，也必将是一个由开发者一起创造出来的未来。
一辆保时捷帕拉梅拉被独具匠心地“爆改”成了小米SU7，这一新奇的改造引发了网友们的围观与热议。原本高贵的保时捷，此刻摇身一变，仿佛成为了小米汽车的一员。雷军曾公开表示，他期望小米SU7在驾驶性能等机械素质上，能够与保时捷TaycanTurbo相媲美。
华为鸿蒙生态春季沟通会上，华为常务董事、终端BGCEO、智能汽车解决方案BU董事长余承东正式发布了备受瞩目的新版智界S7轿车，售价从24.98万元起。这款新车型不仅具备出色的设计和配置，更在动力、续航和智能驾驶等方面展现出了华为的技术实力。相信这款新车型的发布，将为用户带来更加智能、便捷的出行体验。
EVI，一款可以识别对话客户情感的人工智能，正式发布了API。自发布以来，它已经生成了大约10万次的对话，平均每次对话时长为10分钟，总计产生了超过300万条消息。EVIAPI的发布，使得AI的对话更加自然、个性化，同时也提供了更多的选择和便利，为用户带来了更好的体验。
华为余承东在问界新M5发布会上震撼揭晓，全新问界新M5车型正式登场，三款车型闪亮登场，起始售价仅为24.98万元。更令人兴奋的是，5月15日即可批量交付，为消费者带来前所未有的驾驶体验。问界新M5以其出色的外观设计、强大的性能表现、先进的智能驾驶技术以及卓越的安全性能，无疑将成为市场上的一股强劲力量，为消费者带来前所未有的驾驶体验。
蔚来汽车旗下的全新子品牌——乐道汽车，已经悄然完成了官方微博的注册工作。虽然目前该微博尚未发布任何信息，但据业内预测，本月我们有望看到其进行预热活动。“乐道”寓意着“阖家欢乐，持家有道，津津乐道”，希望每一位消费者都能在使用乐道汽车的过程中感受到快乐和满足。
快科技3月27日消息，明天小米汽车SU7就要正式发布了。昨晚，雷军进行了小米SU7发布会的第二次彩排。雷军写道：今天是第二次彩排，还是有点紧张”他一并晒出了彩排现场的热烈气氛。雷军站在台上欢迎大家，语气自信稳重，散发着些许激动。对于小米汽车，雷军表示这是他个人人生中最后一次创业，他愿意赌上自己全部的声誉。从0到1的创业历程，与14年前的小米手机不同，面对的是不同的用户期待。雷军强调小米汽车需要做出与众不同的产品，其中最重要的是智能科技。他相信这是大家对小米、对新能源车真正的期待。雷军还表示，小米SU7的目标是成
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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