根据此前的消息，RTX4070桌面版显卡将于4月上市。最近爆料人放出了号称是用于RTX4070的AD104-250GPU实物图，与RTX4070Ti上所用的GPU型号类似，只不过是精简版本。爆料放出的实物图中能够看出，这颗GPU生产于2022年11月下旬。据悉，RTX4070显卡将拥有三种PCB版设计，分别为PG141-SKU343RTX4070ReferenceEditionAD104-250-A1、PG141-SKU344RTX4070FoundersEditionAD104-250-A1、PG141-SKU345RTX4070ReferenceEditionAD104-251-A1。此外
爆料者 @Kopite7kimi今天给出了NVIDIAGeForceRTX4060桌面显卡的部分规格。据称，普通版RTX4060桌面显卡将会破天荒地使用AD107GPU。但你要知道，NVIDIA之前产品线中的60级显卡大多基于106或104GPU，这还是我们第一次看到基于107GPU的桌面级60级显卡，而且新卡显存还比3060少了4GB。除此之外，之前还有消息称新款RTX4070或 4060Ti将会使用 AD104GPU。虽然目前性能还够用的RTX30系列有一定降价，但这4060的“Ti”型号和“非Ti”型号未免差得也太多了。Kopite7kimi表示，NVIDIAGeForceRTX
最近几代xx60系列都是NVIDIA销量担当，所以压力自然给到了RTX4060。日前，爆料好手kopite7kimi分享了RTX4060的最新参数规格，要用一个词总结的话就是面目全非。具体来说，RTX4060桌面显卡采用AD107-400-A1核心，集成3072个CUDA单元，匹配8GBGDDR6显存（18Gbps），24MBL2，整卡功耗115W。简单对比不难发现，RTX4060桌面版和已经推出的笔记本版规格几乎完全一致，甚至包括功耗。纸面上最大的不同可能就是显存速度了，从16Gbps增加到18Gbps。让人匪夷所思的是，移动版可是32MBL2，桌面版居然缩水，甚至让人怀疑显
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。AI画画通用模型，新增一员大将！由阿里达摩院副院长周靖人等人打造的可控扩散模型Composer，一经发布就小火了一把。这个模型由50亿参数训练而来，和StableDiffusion原理不同。它更进一步把训练图像拆解成了多个元素，然后基于这些元素训练扩散模型，让它们能够灵活组合。由此一来，模型的创造能力就比仅基于图像大很多。如果有100张能拆分成8个元素的图像，那么就能生成一个数量为100的8次方的结果组合。网友们看了纷纷表示，AI画画发展速度也太快了！团队表示，模型的训练和推理代码都在路上了。有限手段的无限使用该框架的
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。AI画画通用模型，新增一员大将！由阿里达摩院副院长周靖人等人打造的可控扩散模型Composer，一经发布就小火了一把。这个模型由50亿参数训练而来，和StableDiffusion原理不同。它更进一步把训练图像拆解成了多个元素，然后基于这些元素训练扩散模型，让它们能够灵活组合。由此一来，模型的创造能力就比仅基于图像大很多。如果有100张能拆分成8个元素的图像，那么就能生成一个数量为100的8次方的结果组合。网友们看了纷纷表示，AI画画发展速度也太快了！团队表示，模型的训练和推理代码都在路上了。有限手段的无限使用该框架的
3月15日消息，ULbenchmarks公司在2021年10月报告称，Win11系统默认开启Virtualization-basedSecurity(VBS)“基于虚拟化的安全性”特性，会导致游戏、跑分性能下降，最多降幅可达30%。微软过去几年在不断更迭Win11系统版本的过程中，消费者针对VBS的吐槽和争议始终没有停下过。国外科技媒体Tomshardware在最新报道中，表示即便是RTX4090这样的顶级显卡，在开启VBS之后游戏帧率会下降10%。IT之家附本次测试平台如下：处理器：英特尔Corei9-13900K内存：32GBDDR5-6600G.Skill存储：SabrentRocket
3月15日消息，ULbenchmarks公司在2021年10月报告称，Win11系统默认开启Virtualization-basedSecurity(VBS)“基于虚拟化的安全性”特性，会导致游戏、跑分性能下降，最多降幅可达30%。微软过去几年在不断更迭Win11系统版本的过程中，消费者针对VBS的吐槽和争议始终没有停下过。国外科技媒体Tomshardware在最新报道中，表示即便是RTX4090这样的顶级显卡，在开启VBS之后游戏帧率会下降10%。IT之家附本次测试平台如下：处理器：英特尔Corei9-13900K内存：32GBDDR5-6600G.Skill存储：SabrentRocket
虽说现代的深度学习早已脱离对「生物神经网络」的模仿，但了解生物大脑的运行机制，对于神经网络模型的未来发展仍然很有帮助。大脑回路的结构方式影响着大脑的计算能力，但到目前为止，除了在一些非常简单的生物体中，仍然还没有看到任何大脑的具体结构。去年11月，来自剑桥大学、约翰霍普金斯大学、珍利亚研究园区等多家顶尖机构的研究人员在Biorxiv上传了一篇论文，经过十余年的艰苦研究，首次完整地对「果蝇幼虫」的大脑连接组进行重建。论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.add93303月10日，相关成果发表在《科学》杂志上。论文作者之一，来自约翰霍
虽说现代的深度学习早已脱离对「生物神经网络」的模仿，但了解生物大脑的运行机制，对于神经网络模型的未来发展仍然很有帮助。大脑回路的结构方式影响着大脑的计算能力，但到目前为止，除了在一些非常简单的生物体中，仍然还没有看到任何大脑的具体结构。去年11月，来自剑桥大学、约翰霍普金斯大学、珍利亚研究园区等多家顶尖机构的研究人员在Biorxiv上传了一篇论文，经过十余年的艰苦研究，首次完整地对「果蝇幼虫」的大脑连接组进行重建。论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.add93303月10日，相关成果发表在《科学》杂志上。论文作者之一，来自约翰霍
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.09778v2.pdf项目地址：https://github.com/damo-vilab/composer近年来，在大数据上学习的大规模生成模型能够出色地合成图像，但可控性有限。可控图像生成的关键不仅依赖于条件，而且更重要的是依赖于组合性。后者可以通过引入巨大数量的潜在组合来指数级地扩展控制空间（例如100个图像，每个有8个表征，产生大约100^8种组合）。类似的概念在语言和场景理解领域得到了探索，其中的组合性被称为组合泛化，即从有限的已知成分中识别或生成潜在的无限数量的新组合的技能。最新的一项研究提供了一种新的生成范式——可以
