Windows 11正式版将于10月5日推出，说好的支持安卓App没上车

于 2021-09-01 13:38:53 发布
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文章标签： 游戏 微软 android html 分布式存储
丰色 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

距6月24日Windows 11首次与大众见面已经过去了两个月多。

体验过预览版的人觉得如何？

还没体验过的也不要着急，微软刚刚宣布：Windows 11正式版将于10月5号推出！

届时所有符合升级条件的Win10用户都能逐步收到更新提醒。

也就是最快一个月零五天后你就能拥有正式版的Windows 11了！

不过，有个功能到时还不能拥有，那就是支持Android应用程序这一“摸鱼利器”。

最快35天后拥有正式版Windows 11

10月5日起，你就可以通过“设置”菜单的”Windows Update”=>”检查更新”查看自己的电脑是否已经准备好了Windows 11。

或者通过微软官方的电脑健康检查程序（PC Health Check）查看也行。

再来复习一下最低配置要求：

  • 处理器：1GHz/更快的双核or多核64位处理器/SoC芯片

  • 主存：4GB

  • 存储空间：64GB或更大

  • 显卡：支持DirectX 12及以上，带有WDDM 2.0驱动

  • 显示器：分辨率至少720p，大于9英寸、8位颜色每通道

  • 系统固件：UEFI安全引导

  • TPM2.0

保证以上最低系统要求可以收获99.8%的无崩溃体验。

预计到明年中旬，所有符合条件的设备都将完成免费升级。

而备受关注的支持Android应用程序这一功能这次没搭上车，未来几个月将在预览版里开始测试，预计最快明年上车。

其他已承诺的更新不会缺席，再来复习一下都有啥：

  • 居中的开始菜单，新的桌面布局

  • 新的UI设计和提示音

  • 全新的Microsoft Store

  • 直通存储GPU和自动HDR，可获得更低延迟和高画质的游戏体验

  • 内置Xbox Games Pass订阅服务

  • 集成到任务栏的协作聊天工具Microsoft Teams

……

最后，如果你受不了“违背祖训”的开始菜单也不用担心——

微软将支持Windows 10到2025年10月14日，它的下一个更新（包括WSL上的GPU计算、Windows Hello、WPA3 H2E Wi-Fi安全支持等）也将在今年发布。

所以，你升不升？

参考链接：
[1]https://blogs.windows.com/windowsexperience/2021/08/31/windows-11-available-on-october-5/
[2]https://www.theverge.com/2021/8/31/22650000/microsoft-windows-11-android-apps-support
[3]https://www.theverge.com/2021/8/31/22649940/windows-11-release-date-features-devices-free-upgrade

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另一位高管补充在全员信中补充到，“Meta知道我们这周要休假，所以会利用这段时间试图给你们施加压力，让你们快速独立地做出决定，如果你感到压力，别害怕联系我”。Mark Chen表示“我们需要继续专注于真正的目标，找到将算力转化为智能的方法。，并探索新的方式来认可和奖励顶尖人才，但他同时也强调了一个原则：“虽然我会努力留住你们每一个人，但。不知道马斯克是否提前知道OpenAI要休假，但就在这周，xAI计划发布最新大模型Grok 4。一位OpenAI员工透露，休假一周不是针对Meta的应对，而是早就计划好的。
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黄仁勋首次投资核电，6.5亿美元建首座商业反应堆，预计2030投产
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韩松贾扬清之后，又一家清华系AI公司卖给英伟达，黄仁勋亲自招募95后联创
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最近几个月，英伟达接连收购了GPU运算资源管理工具Run:ai、端到端深度学习平台Deci，AI模型性能优化平台OctoAI，贾扬清创办的云原生AI平台Lepton AI等等。本科期间，焦剑涛就已经开始在信息论领域崭露头角，作为第一作者向顶级期刊投稿论文，本科毕业后在斯坦福大学获得博士学位，随后加入加州大学伯克利分校，成为电子工程与计算机科学系及统计系的助理教授。按年龄算，这几人也可分为三批，贾扬清是2002年考入清华，吴迪、韩松、焦剑涛在2007-2008，朱邦华、毛慧子在2012-2014年。
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AI一眼认出95万物种，还能分辨雄雌老幼，2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型
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BioCLIP 2在训练阶段只接触了物种层级的监督信号，但却在各类非物种生物视觉任务上取得了优异的性能。1M→10M→50M→214M 四档实验显示：所有非物种视觉任务性能单调上升，且体内差异的分离度 / 正交度同步提升，进一步证实了扩大训练规模给涌现属性带来的增益。解释：当对比学习将不同的物种分开后，物种内的差异可以在正交子空间内分布而不会影响物种分类的损失优化（论文中定理 5.1）。同一物种雌雄、幼成体之间的差异没有被对比学习消除，而是沿着物种间差异正交的方向分布，且正交程度随着训练规模增大同步增大。
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华为CloudMatrix重磅论文披露AI数据中心新范式，推理效率超NV H100
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例如刚才我们提到的“用户无需关注底层硬件细节，只需调用API”这方面，具体而言，是华为云EMS（弹性内存服务）通过内存池化技术，将CPU连接的DRAM聚合为共享内存池，NPU可直接访问远程内存，实现KV缓存复用，使首Token时延降低 80%，同时减少NPU购买量约50%。并且在TPOT<50ms的约束下，解码吞吐量达到了1943 token/秒/每NPU，即使收紧至TPOT<15ms，仍能维持538 token/秒，这就验证了全对等互联在严苛延迟场景下的稳定性。
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猫猫睡觉睡上顶刊：三分之二的家猫都倾向于向左睡
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但由于猫的”爪偏”显示出个体不对称性，左右爪猫的数量大致相等，不像人类一样大部分都以右手为惯用手，因此这篇论文65%的睡眠位置不对称性，很难用爪偏好来解释。对猫猫而言，向左侧的睡眠姿势可以提供快速观察从下方或类似高度位置接近的物体的左侧视野，为大脑右侧大脑半球对外部刺激的快速处理提供最佳条件。可能是影响睡眠位置的另一个因素，就像人的左右手偏好一样：事实上，大约 78%的猫表现出左爪或右爪的偏好。在这篇论文的结尾，作者表示，关于猫的侧睡“可能是由大脑半球在威胁处理功能上的不对称性进化驱动的，
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OpenAI华人AI大牛集体跳槽Meta！清华北大浙大中科大校友各一位，多模态后训练、感知团队负责人全走了
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从OpenAI挖来的这批人才，聚焦在在多模态训练、强化学习后训练等领域的专家，而且都是带过团队的Leader级人才。参与了从GPT-4o到o3-mini的开发，领导着一个后训练团队，还负责原本计划今年夏天发布的开源模型。面对Meta的猛烈攻势，奥特曼最初还挺淡定，在演讲中称“核心员工并未接受Meta的邀请”。这场围绕顶尖人才的争夺战，已经不仅仅是公司间的较量，更是开源与闭源两大阵营的正面交锋。是四人中最早加入OpenAI的。，博士同样毕业于斯坦福大学，比赵盛佳小一届，也是毕业后直接加入OpenAI。
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Labubu后，一款AI“毛球”潮玩火了：朱啸虎押注，定价399元开售就卖爆
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用它们来进行模式总结、意图推断，从而连接碎片信息，形成更深刻的认知和高纬度记忆，专注于对事件和互动的深层理解，包括上下文关联、重要性评估、情绪感知等。此外，芙崽的核心定位是“治愈系”“萌宠系”和“潮玩系”，这就要求它的声音必须符合角色设定——偏向卡通化、可爱风，不能显得过于成熟或高度拟人。芙崽的独特价值，就在于它能让用户真切感受到，这个伙伴在“记住”你，在“成长”，并由此建立起独一无二的情感连接。桌面机器人的科幻感远不如毛球的亲密感来得有效，所以芙崽被做得体积小、重量轻，便于随身携带，甚至充当包包挂件。
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航空发动机用上大模型：解决复杂时序问题，性能超越ChatGPT-4o实现SOTA｜上交创智复旦
06-28 23
2.EngineMT-QA数据集的价值：在使用EngineMT-QA进行预训练后，ITFormer的性能得到进一步的巨大提升，在全部五项任务上均达到SOTA水平，其中“因果分析”准确率高达0.83。此外，随着底层语言模型规模的提升，整体任务性能也随之稳步提高，表现出良好的可扩展性。结果显示，ITFormer以模块化设计实现了时序数据与大语言模型的高效融合，仅需训练不足1%的额外参数，便可在通用时序问答数据集上表现出优越的性能和良好的迁移能力，展现了卓越的“即插即用”特性。” “为什么它的能耗这么高？
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拯救P图废柴，阿里上新多模态模型Qwen-VLo！人人免费可玩
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（注：“蒜鸟”一词是近期爆梗。短视频画外音中的武汉方言“算了算了，都不容易”，被网友谐音称“算鸟”，后来演变成“蒜鸟”）第三测，来个多步骤任务，全方位测试Qwen-VLo“描绘”世界的同时，重点考察下它在图像上的文本编辑能力。根据Qwen介绍的亮点，即“强细节捕捉”和“一句话编辑图像”，我们着重在测试中考查了Qwen-VLo的。虽然图里小帅同学的五官在变，但人物主体稳定，背景没变，一整套下来，编辑汉字的任务算是搞得不错，例如，在生成带有大量文本的广告设计或漫画分镜时，Qwen-VLo会逐步生成，慢慢修改。
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小扎千亿挖人名单下一位：硅谷华人AI高管第一人
06-28 758
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你的扫描全能王，作价217亿冲刺港股IPO
06-27 637
时间来到第四阶段，2017年到2022年，Transformer架构了改变自然语言处理，模型架构渐趋统一，推动了GPT-3等大规模预训练模型的激增，为大模型时代奠定了基础。在这个基础上，合合基于AI的三大核心要素——算法、算力、数据，打造了三大技术平台——天枢、天璇、天玑，通过云服务API与端侧SDK的形式通过技术基础。同期毛利率分别为83.7%、84.3%、84.3%。2022年到2024年，合合的研发费用分别为2.8亿元、3.23亿元、3.9亿元，分别占总收入的28.3%、27.3%、27.2%。
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