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在参加巴克莱银行2024年度技术大会时,Intel临时联席CEOMichelleJohnstonHolthaus、DavidZinsner也提到了未来产品发展,尤其是下一代PantherLake。PantherLake被他们称为2025年的产品”,但是按照更新周期,应该要到2026年初的CES上才会发布。Intel下代至强处理器,ClearwaterForest,也会采用Intel18A这也将是Intel全面开放对外代工服务的关键节点。
AMD最新旗舰级APU锐龙AI9HX370在PassMark基准测试中首次亮相,超越了苹果的M3Max和英特尔的i7-14700HX。这款12核心24线程的处理器在单核测试中获得了4213分,在多核测试中达到了37699分,使其成为PassMark数据库中排名第12的笔记本处理器。目前华硕首批搭载锐龙AI300系列处理器的笔记本电脑已经开启预约,将在7月28日正式开售。
一个教你从头开始实现Llama3的代码库在网上爆火,吸引了无数开发者的关注。知名AI专家AndrejKarpathy一键三连,这个项目在社交媒体X上的转赞收藏量超过6.8k,GitHub上更是收获了超过2k的星标。除了发布这个代码库,Nishant还上传了一个YouTube视频详细解释代码库内容,并撰写了一篇博客详解潜在一致性模型。
黎瑞刚领导的华人文化集团公司成员企业华人梦想打造的沉浸体验空间SPACE宣布,已正式升级为2.0版本DREAM-SPACE,更广阔的视野,更沉浸的想象空间,更新了解世界的方式,更个性化的互动内容体验,带来科技与文化的创新融合,连接无限可能。作为升级后的第一个项目,“地球奇旅”多维感官沉浸体验·中国首站即将于4月30日起在北京可以艺术馆呈现。“地球奇旅”将从4月30日起展演至10月20日,由华人梦想、SensoryOdyssey、法国国家自然历史博物馆、DREAM-SPACE出品,启元天地联合出品,4月8日正式开票。
LlamaParse是LLAMA项目的一部分,用于解析和处理相关数据。LLAMA是一个用于机器学习模型的库,专注于提供易于使用的接口和高效的数据处理能力。要了解更多关于LlamaParse,请访问LlamaParse官方网站。
三星2024TheFrame画壁艺术电视采用自适应色彩技术还原色彩保真度,可在室内照明条件下优化艺术品的显示效果1月16日,三星电子宣布,其2024TheFrame画壁艺术电视获得了全球知名色彩标准机构Pantone®的ArtfulColor认证[1]。该认证彰显2024TheFrame画壁艺术电视在先进的自适应色彩技术保障下,拥有卓越的屏幕色彩再现能力,符合Pantone®对真实色彩呈现的严格标准,在标准照明条件下人眼几乎无法分辨。2、国际照明委员会,英文名称为InternationalCommissiononIllumination。
作为国产化的x86CPU处理器,兆芯正在向Intel、AMD两大巨头学习,通过区分核心体质来达到更高的频率,从获得更好的单核性能。兆芯向Linux内核加入了一系列补丁,重点支持一项名为preferredcores”的功能,可以在处理器的多个核心中挑选一个或两三个体质更好的、能跑到更高频率的。兆芯还在大力突进Linux内核对于开胜KH-40000系列数据中心处理器的支持,同样更新了不少补丁。
今日晚间,全新第三代保时捷Panamera迎来全球首发,国内预售价格为103.80-122.80万元。此次全新Panamera的底盘部分是一大亮点,全系标配保时捷主动悬架管理系统E-Hybrid车型还可以选装全新保时捷主动悬架控制系统”,能够独立控制四个车轮悬架的高低和阻尼。全新保时捷Panamera交付之后,它与仰望U9谁的舞力”值将会更高,我们拭目以待。
今日晚间,全新第三代保时捷Panamera迎来全球首发,全新一代车型在外观、内饰、智能化、动力和底盘方面全面进化。新车即日开启国内预售,包括标准版、行政加长版以及4行政加长版,价格为103.80-122.80万元PanameraTurboE-Hybrid车型将于2024年北京车展公布正式售价。全新保时捷Panamera仍是D级行政豪华车中的王者”,国内对标Panamera的各式新势力也是有增无减,至少在最近几年中没有出现能撼动Panamera位置的挑战者”。
TogetherAI最近发布了RedPajamav2,这是一个庞大的在线数据集,包含了30万亿token,成为目前公开可用的最大数据集之一,专门用于学习型机器学习系统的培训。对于像Llama、Mistral、Falcon、MPT和RedPajama等最先进的开放式LLM,高质量的数据至关重要,但由于HTML到纯文本的转换引发的异常、通常质量较低的数据来源以及网络内容传播中固有的偏见,这些数据未经精细处理,不适合直接用于LLM的培训。这一工作将为LLM领域的研究和应用提供更多的有力数据支持。