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AMD锐龙8000系列处理器曝光:3nm工艺,6核起步

目前AMD的锐龙7000系列处理器采用的是台积电的5nm制程,尽管在频率上比锐龙5000系列处理器提升相当明显,但是带来的後果就是CPU的温度相比较上代提升巨大,拷机温度保持在95摄氏度,即使在游戏之中也是如此,和英特尔处理器相比劣势明显,不过AMD计划在下一代锐龙系列处理器上采用全新的制程和架构,以解决这个问题。

根据外媒最新曝光的资料,AMD即将在锐龙8000系列处理器上采用Zen 5制程工艺,规格从6核起步,最高达到16核,事实上从核心数量来说,锐龙8000系列处理器和锐龙7000系列处理器相比并没有什麽区别,TDP的话从65W起步,最高可以达到170W,同时L2缓存为16MB,L3缓存为64MB。

当然架构上的更新只是小打小闹,台积电制程的红利可以让AMD锐龙8000系列处理器在能耗比上更加出色。根据台积电的说法,目前最新的制程工艺为N3P或者N3E节点,与目前的制程工艺相比,性能能够提升18%,而能耗更是可以降低34%,显然3nm的制程红利还是相当明显的。

看起来锐龙8000系列处理器主要还是吃的制程红利,不过如果台积电3nm制程顺利的话,那麽毫无疑问采用新制程的锐龙8000处理器无论是能耗比还是性能都可以让消费者满意。…

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生成式 AI 革命:当大学纷纷开讲座,是赶流行或真有用?

台北科技大学管院演讲厅最近来了一位不常见的人物。微软技术长花凯龙自 3 月初开始,在北科管院开了一期共四堂的 AI 工作坊,描述如今 AI 发展,并带学生执行 AI 初阶应用。

可想而知,工作坊一开就报名额满。政大也将於4月底开给教授上的讲座,谈论如何课堂应用各式生成式AI工具。

参加北科AI工作坊的管院大三学生谢孟劭说,参加工作坊不但理解一些理论,透过实际操作,他相信,倘若学会并利用AI工具,对职涯会很有帮助,应可达事倍功半效果。

举例来说,现在很多年轻人都想当YouTuber,可善用ChatGPT讨论企划及文案,另外使用生成式AI产生图片、素材甚至协助背景配乐。他也观察同年龄朋友都对AI进展感到兴奋居多,每天或多或少会使用ChatGPT试图解决作业或寻求各种解答。

学生要怎麽跟上AI浪潮?微软技术长:主动学习更重要

台湾微软技术长花凯龙表示,AI在不同领域变化非常快速,他建议学生要建立对事物的好奇心,并培养快速掌握新知的能力。

相较传统教育方式,等着老师上课、被动学习,花凯龙认为主动学习时代来临。对学生的论述能力,ChatGPT可大幅提升学生能力,加入自己想法就能产生更好的版本。

谈到ChatGPT应用,如何让跨域学习更方便,花凯龙举例,以往要阅读不同领域论文及文章可能相当吃力,现在可用ChatGPT快速理解内容,请它用更简单的方式讲重点。「这文章可能很难,请用小学三年级的程度告诉我是什麽意思。ChatGPT就能帮忙简化,让跨领域门槛降低。」

语言学习方面,花凯龙以全球第一个使用Azure OpenAI服务的教育应用案例为例指出,微软与师大的英语教育「Cool English英语线上学习平台」合作,3月初便率先导入微软Azure OpenAI服务与微软语音辨识及语音合成技术,开发CoolE Bot主题情境式英语聊天机器人。

程式结合微软语音辨识及语音合成技术,能理解真人口语对话,并对多元情境及不同阶段学习者,生产自然且符合其英语程度的回应。

▲ 台湾微软技术长花凯龙与台湾AI。

与其匆忙搭上学习AI潮,不如想清楚要解决的问题

目前AI已可协助许多工作乃至学习,至於学生需要赶快去修AI相关课程吗?有专家认为未必。

政大学务长蔡炎龙教授也是台湾AI人工智慧学校讲师,就认为AI技术本身并不困难,然学生若没有问题意识,单纯学了技术也未必有帮助。

「很多实务问题,其实AI模型未必能轻松解决,还是需要学生发想延伸,且找到能切实解决的关键问题。」

蔡炎龙以实务AI应用为例,设定AI协助判定信用卡是否遭盗刷,需要人设定侦测比例跟标准;如严格一点,可能一般人正常交易就被挡,但放太松是否又会漏掉真的遭盗刷的可能性?

「这些问题,都需要基於专业才能微调到正确,做出AI应用模型很简单,但实际套用是另一回事。」

当AI比人类会解决问题,我们更要学会如何问对问题找答案

AI火红的时代,蔡炎龙说,以前认为优秀人才是很会解决问题,但如今AI出现了,大部分时候AI比我们还会解决问题,那人类到底还要做什麽?

「以现阶段来说,人类最重要的就是很会问问题。知道要解决什麽问题、获得什麽答案,拿到答案後,能解决哪方面问题。」

毕竟AI技术并不困难,有心的话台湾学界也能快速跟上。

(本文由 远见杂志 授权转载)…

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全球首创「软骨」传导耳机 铁三角Audio-Technica ATH-CC500BT

讲到铁三角Audio-Technica,大家应该都不陌生!作为日本知名品牌大厂,专业制造耳机、麦克风、喇叭…等音响相关产品,其时尚的外型及优质的聆听体验,深受消费者好评。而在2022年底,铁三角迎来60周年,公开发表全球首款的「软骨传导耳机 ATH-CC500BT」,也是铁三角首度跨足「软骨传导」领域的新产品。此次有机会可以体验到铁三角「ATH-CC500BT」蓝牙无线软骨传导耳机,赶紧来看看有哪些重点规格及特色!

Corsair HS80 RGB Wireless 新色开箱! Hi Nico又来分享好物了,这次是Corsair海盗船的HS80 RGB Wireless紫色!虽然HS80 RGB Wireless已经出了一阵子了,但是紫色是这两天上架的新色唷。

铁三角 ATH-CC500BT蓝牙无线骨传导耳机重点规格

相信大部份的人都有听说过骨传导耳机吧,桃编刚好使用了美牌AfterShokz AS650近4年,因每天通勤时间来回约各1小时,虽不爱运动,但是个属於希望在享受音乐的同时,又能专注周边动静的听者,尽管自己也拥有AirPods(入耳式)蓝芽耳机,因耳型关系,戴上容易松脱,又怕掉了会心疼,加上通勤时间必须一直走动,所以骨传导耳机一直是我听音乐的主要工具,虽然音质不比传统耳机,至少也不会有丢失的疑虑,此次开箱的「软骨传导耳机 ATH-CC500BT」究竟「与「骨传导耳机」有何差别呢?对於使用体验能提供哪些帮助及提升,一起来开箱了解吧!

在进入产品介绍前,先来了解一下,什麽是「软骨传导」?

通常将声音传递至耳朵里的声音传导路径有两种方式,分别为「空气传导」与「骨传导」。在2004年时由日本细井裕司教授发现,发现了原来还有新的第三种传导路径「软骨传导」,研究显示此种传导路径可以有效地传达声音。

▼空气传导声音路径解析图

一般人对声音的主要感受是透过空气传播,当声波振动之後会经过外耳、鼓膜、中耳和内耳耳蜗神经…等范围而产生了听觉。目前主流的耳塞式、入耳式以及耳罩式耳机,都是属於「空气传导」的方式。

▼骨传导声音路径解析图

「骨传导」则是将传导器紧贴在耳骨上,运用动能振动颅骨,将声音传达到内耳的耳蜗神经,最後再将声音讯号传到大脑。

▼软骨传导声音路径解析图。

「软骨传导」则是将发声部件贴在耳朵软骨上面,当振动传递到耳朵软骨时,也会传到外耳道的壁软骨,藉由空气振动产生的声音,振动耳膜到达耳蜗神经。

在了解了声音传导的原理之後,相信大家应该会很好奇铁三角的这款(ATH-CC500BT)软骨传导耳机跟现有的骨传导耳机实际听感会有什麽影响,差别在哪里吧!就让我和好友-水老板一起监下去。

桃编的AS650骨传导耳机和铁三角的ATH-CC500BT软骨传导耳机佩戴方式是一样的!机身造型都是属於挂耳与绕颈结构设计,但ATH-CC500BT在挂耳处的弧度比较小一点,而AS650的四边形驱动发声部件与ATH-CC500BT三角形驱动发声部件也有些微高低差异。

▼骨传导耳机佩戴

骨传导耳机的发声部件贴在耳骨(相较软骨传导耳机来说,位置稍微上面一点)!

▼软骨传导耳机佩戴

软骨传导耳机的发声部件则是轻贴在耳朵软骨上面(相较骨传导耳机来说,位置稍微下面一点)

此2款耳机都是属於开放式聆听方式,皆可清楚听到外部环境音,直觉上感觉相似,然而实际上两者还是有所差异!首先在外型上可以发现耳机驱动单元结构大不相同,AS650是四边形且结构较小,而ATH-CC500BT则是两个大三角型机体。

骨传导耳机是透过振动直接传递音讯到颅骨,通常需要较强的压力去振动,音量调大声一点的话,耳朵周围明显有振动感觉,常有距离约半公尺的朋友会听到声音 (这就是传说中的漏音!) 再来就是进入左右内耳的声音差异不大,立体声感受较不明显,戴久了头部会稍有夹痛的不适感。

而铁三角的这款ATH-CC500BT由於采用独家APSS技术(Acoustic Pure Sound Stabilizer)的振动驱动器,能抑制播放时产生的振动,防止外部振动导致音质失真,亦能够将声音分别到达左右内耳,音讯可以获得跟空气传导路径相同的立体感,听感相对显着提升,声音较集中且细腻,整体佩戴舒适度还不错,头部较轻松不会有压力或耳朵胀痛的不适或疲劳感。由於也是开放式聆听,难免还是有些微漏音问题,但不会很严重,且音量需要开到80%以上,并要与人近距离接触约10cm,才会听到耳机发出微弱声音,在公共场所则是不易发现。…

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透过光学传感掌握葡萄糖状况及趋势 DynasynQ 无创葡萄糖监测手表

以往要进行葡萄糖监测,一般都是用「笃手指」的方式,即是将血液滴在试纸上,再透过机器读取及显示有关数据。最近市场推出 DynasynQ 无创葡萄糖监测手表,标榜提供无创葡萄糖检测,让用家可以时刻了解血液中葡萄糖含量的变化,更提供包括心电图、血压、血氧、心率、呼吸率等多项检测功能。

DynasynQ 是市场上首款采用无创葡萄糖监测技术的智能手表,原理是利用雷射来测量皮肤下的血液中葡萄糖浓度,虽然不能完全取代传统「笃手指」的检测,但确实可以大大减少用家「笃手指」的次数,根据官方表示,在首次使用 DynasynQ 之前,需要在刚开始使用的两天内采集基础信号并填入 7 次「笃手指」检测的数据(包括早午晚餐前後及睡前)作为系统比对及校准,之後就可以透过手表进行检测,数据会传送到手机应用及云端,方便用家可以了解葡萄糖浓度的变化,从而就饮食及运动方面进行改善。另外官方会建议用户每隔 3 个月,再进行 7 次「笃手指」检测,再为 DynasynQ 进行校正,以保持数据准确。

手表结合 Apps 和 AI 云端组成更完善的健康监测系统。配有高精度电学、多光谱光学,温度以及运动传感器,能全天候监测用户的血压、心电、心率、血氧、呼吸率、运动、睡眠监测等资料检测功能,结合 App 资料服务,让健康管理可以更轻松方便。无创葡萄糖监测功能需配合相关云端服务。售价已包首年云端服务费用,其後云端服务费用年费为 $1,200。

DynasynQ 无创葡萄糖监测手表

功能 : 无创葡萄糖、CGM、心电检测,血压、血氧、心率、呼吸率等数据检测功能。
颜色︰灰色/银色

售价 : $3,180
查询 : 信兴(2313 0666)…

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超潮!教宗身穿白色羽绒照大爆红,原来是 AI 生成

天主教教宗方济各(Pope Francis)最近的照片在网上造成轰动,他头戴白色小帽,身穿长版羽绒衣,其他照片还戴上墨镜,扮相相当潮,也造成许多网友转推,不过最後才发现原来这张照片是 AI 生成的假照片。

这张照片似乎是上周五(24 日)首度贴到网路上,并交给  AI 图像生成器 Midjourney  生成,随後便在网路疯传。

外媒 The Verge 认为,这些照片还是有 AI 生成的痕迹,像在细节上就处理得不够仔细,像一只生成不完全的手抓着不完全的马克杯,十字架轮廓也不够完整,眼镜边缘也变成影子。

但不可否认的是,这张图片看起来很真实。报导认为,由於教宗的特殊性,总是成为迷因梗之一,而 AI 制图所营造出来的风格也非常超现实主义,这也能解释为什麽某些 AI 图片爆红,像马斯克与 AOC 牵手的假照片、法国总统马克宏在催泪瓦斯云中奔跑、川普被逮补等,都和最近的事件有关。

The Verge 认为,可怕的是,AI 技术发展的太快,未来生成的图像可能可性度更高,迟早会变得超现实,完全掩盖想像和真实之间的区别。

  • The swagged-out pope is an AI fake — and an early glimpse of
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第四范式类GPT产品「式说」新增多模态及企业级Copilot能力

3月24日,第四范式发布了全新升级的「式说」(4Paradigm SageRA),在原有生成式对话能力的基础上,加入了文本、语音、图像、表格、视频等多模态输入及输出能力,并增加了企业级Copilot能力。利用企业级Copilot能力,式说可以与企业内部应用库、企业私有数据等进行联网,对信息和数据进行分析,回答员工的问询或执行相关任务,成为业务助手。

为满足企业级部署的需求,式说延续了「内容可信、成本可控、数据安全」三大特性。

图为式说产品界面

升级後的式说将重新定义员工与业务系统的交互方式。具体来说,员工可以通过语音、文本、图像、表格、视频等多模态方式,向式说发起询问或下达指令,式说在精准理解其意图後,联网企业多模态的信息、企业软体及其他专用AI能力,分析出答案,并以所需要的形式来输出答案。

图为式说产品的运行逻辑

式说的核心能力源自於第四范式在计算机感知、结构化数据机器学习、自然语言处理、决策优化以及大规模分散式并行技术等领域持续的积累与创新。基於自主研发的Augmented Large Multi-Modal Pre-Trained Model,并结合Multi-Modal Query Tokenization Learning、Copilot Optimization,让预训练模型不只是语言模型,而是多模态的助手,能够学会使用专业工具来解决问题。同时,基於用户反馈的强化学习(RLHF)、Automatic Prompt Optimization等技术,让式说基於用户反馈能够越用越好。

基础AI技术创新终将走入产业,带来生产力的发展与变革。在技术跨越式发展的今天,第四范式表示,希望将先进、前沿的技术,率先应用於企业客户场景,帮助企业享受到新技术带来的生产力提升,共同迈向AIGC时代。

— 完 —

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Google 前员工组新创攻 AI 聊天机器人,创投大咖注资

随着人工智慧(AI)话题愈趋火热,由科技巨头 Google 前员工成立的新创公司 Character.AI 已获知名创投企业安德森霍罗维兹(Andreessen Horowitz)等投资人重金挹注,估值站上 10 亿美元、跻身「独角兽」之列,志在开发客制化、个人化的 AI 聊天机器人。

CNBC、纽约时报等媒体报导,Character.AI於23日宣布,已在由安德森霍罗维兹主导的新一轮融资中筹得1.5亿美元资金,使其估值达到10亿美元。Character.AI是由Google前员工Noam Shazeer和Daniel De Freitas共同创立,他们过去曾负责打造Google对话模型LaMDA的架构,但2021年从Google离职、自立门户。

Character.AI发表声明指出,公司的技术将可「让使用者打造完全客制化、个人化并有着鲜明性格和价值的AI夥伴」。

自AI聊天机器人ChatGPT一炮而红以来,AI俨然成为科技业兵家必争之地。微软(Microsoft)甫於本月16日发表全新Microsoft 365 Copilot服务,将AI助手Copilot与旗下产品整合,可望为文书作业带来颠覆性变革。Google也自22日起在英、美推出自家AI聊天机器人Bard的试用版。

纽约时报指出,尽管科技业面临银行业危机、裁员的坏景气,萌芽中的AI新创公司反倒行情火热,吸引创投大举投资。

安德森霍罗维兹由美国矽谷创投界名人安德森(Marc Andreessen)成立,过去曾大举投资加密货币金融服务Web3、音频社交媒体Clubhouse等。安德森霍罗维兹合夥人Sarah Wang指出,Character.AI正在推动生成式AI飞速进化,有潜力改写人们在日常生活中与科技互动的方式。

(本文由 MoneyDJ新闻 授权转载;首图来源:shutterstock)…

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神力女超人 演 A 片? AI 演算法合成效果惊人

近来有网友上传一段情色片,内容是 神力女超人 盖儿加朵与继兄弟的床笫之事,此等乱伦事蹟让人乍看大吃一惊,再一细看原来是脸部被移花接木到 A 片女主角身上。到底是谁这麽厉害可以无违和地进行动态变脸,原来一切都是 AI 演算法干的好事,不免让人担心会否掀起假情色片的歪风。

神力女超人 演 A 片?只是 AI 演算法变脸啦!

所有人都担心自己成为 A 片主角,名人更是避之犹恐不及,日前在网路论坛 Reddit 上,一位名为 deepfakes 的网友发表一款公开的工具,内容是他自己开发的脸部更换演算法,该演算法可以从 YouTube 和 Google 中分别提取影片和图片进行合成,创造出以假乱真的影片,虽结果尚不完美,却也足以让人大吃一惊,完全颠覆一般人「眼见为实」的既定印象。

deepfakes 这位不愿透漏真实身分的网友不是什麽专业人士,只是一个对 Machine Learning 感兴趣的程式设计师,目前他已经制作了盖儿加朵、艾玛华森、奥布瑞普拉萨等女星的合成作品。该算法大部分是 TensorFlow 和 Keras 等广泛使用技术加以组合,因此不需要疯狂的科学家来弄清楚如何将各个部分粘合在一起。当被问及是否会有道德上的疑虑等问题,他表示每种技术都有它正负面的应用方式,而且是无法被阻止的,想表达的是每个人来做这件事情都是轻而易举,让更多普通人来参与并学习 Machine Learning 并不是坏事。

除了技术上,要注意到的是每个演算法都需要大量的素材才能做出精准的结合,不过考量到现代人在各种社群网站上传的大量各角度自拍照,似乎也不会是个太难的门槛,只不过这也考验现代人的道德观,否则不久的将来可能会在网路上看到铺天盖地的假 A 片流通。

◎资料来源…

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Google 与 DeepMind 合作,改良 Google 地图交通流量预测

每天,在全球有超过 220 个国家和地区的人利用 Google 地图行驶超过 10 亿公里,当你坐上驾驶座或跨上机车开始导航,你可以从 Google 地图上看到一些行车资讯,像是该走哪条路、沿途的交通流量、预计花费的行车时间与预计抵达时间等。由於疫情的关系,全球的交通量最高减少了 50%,交通流量预测也需要因此而做出调整,Google 地图透过利用 DeepMind AI 来改善交通流量预测与预计抵达时间,让你的美好时光不浪费在行车上。

Google 与 DeepMind 合作,改良 Google 地图交通流量预测

Google 地图在过去的 13 年间,透过结合历史模式和即时交通状况来预测不久之後的交通将是什麽样。举例来说,依照 Google 过去的监测中,北加州的 280 号高速公路的车辆通常在早上 6 – 7 点间以每小时 65 英里的速度行驶,但在午後却仅以每小时 15 – 20 英里来行驶,把过去的统计数据资料库跟现在的即时交通状况相结合,再利用机器学习基於这两组数据来产生预测,依照这样计算得出的预测结果在 97% 的行程中都是准确的。…

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OpenAI 创办人:不会开源 AI 模型以免遭错误利用

OpenAI 公布 GPT-4 时,除了强大能力成为话题,另一个特别之处就是相当神秘,没有公开任何开发细节。OpenAI 联合创办人解释,是担心竞争和安全问题,决定不开源。

GPT-4 开发时只公开基准测试结果和应用范例,任何人工智慧开源资料常见的能源成本、训练硬体和方式,甚至训练资料库来源等全部没有公开。

OpenAI 首席科学家和联合创办人 Ilya Sutskever 表示,GPT-4 这类大型人工智慧模型能力相当强,如果不当用途,尤其能力更提升後会造成很大伤害。为了确保技术不会落入有心人士手中,不开源模型是保护应用维持正面用途的方式之一。

对人工智慧模型应否保持透明度,讨论仍相当热烈,一方面开源可让其他机构了解操作模式及研究风险,同时促进人工智慧群体进步,不过更有机会让图谋不轨的人开发出具破坏力的工具,版权法律挑战也会阻碍人工智慧开发。技术开发、创新和道德如何取得平衡,随着人工智慧模型开发竞争白热化,会成为科技界不能避免的议题。

  • OpenAI co-founder on company’s past approach to openly sharing research: ‘We were wrong’

(本文由 Unwire Pro 授权转载;首图来源:Unsplash)…