台湾品安科技(Panram)今天就发布了最高3300MHz频率的DDR4内存,预示着高频DDR4普及在望。
品安在8月底就发布了自己的第一款DDR4,命名为“Nanja-V”,但当时只有2133MHz标准频率的,除了雪白的散热片挺好看之外并没啥特色,后来又增加了2400MHz。
今天,他们又一口气新发了2800MHz、3000MHz、3200MHz、3300MHz四种不同规格,均提供单条4GB、双条4GB×2、四条4GB×4三种包装,还是隶属于Nanja-V系列,外观也和之前的一样。
不过电压只有2800MHz的是标准1.2V,其他都加到了1.35V,时序则各不相同。
3300MHz、17-17-17-73、1.35V、4GB×4……这样的规格已经无限逼近芝奇的DDR4-3333,后者是目前频率最高的DDR4,但是相信品安这个会(相对)便宜不少,也会大大带动高频DDR4产品的丰富化。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。