迈向101！Windows 10 周年更新今日起正式开放下载附地址

  被很多人称为“Windows 10.1”的升级版Windows 10一周年更新已于今日起正式开放下载。该更新于去年12月开始做公开测试，其主要新增内容有了Windows Ink智能手写工具、Cortana深度集成、Windows Hello生物信息登陆平台，以及其他多项细节优化等。已升级到Windows 10的用户可免费获得该周年更新。而仍停留在Windows 7/8.1的用户则需要先购买Windows 10。(图自Neowin)

  如果通过Windows更新程序没办法完成升级，用户可前往微软官方网站下载升级工具（可用于制作升级光盘）完成系统升级。

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  今日，腾讯宣布，QQ9正式上线安卓、iOS、Windwos、Linux、Mac版本已均可下载。

  据外媒最新报道称，微软目前已经准备，将于2024年推出为Windows12。虽然目前还不清楚下一个版本的Windows是Windows1124H2还是Windows12，但多个消息来源和微软的合作伙伴已经证实，计划在2024年对Windows进行重大更新。在一次新闻峰会上，英特尔确认2024年对客户端系统来说是重要的一年，因为预计会有Windows更新，这会是微软重磅的更新。

  Statcounter报告数据显示，尽管Windows11版本23H2发布，但该操作系统的市场占有率仍保持相对不变。随着Windows10计划在不到两年的时间内结束其生命周期，用户正在慢慢从老化的操作系统中迁移出来。微软确认Windows11能够继续免费升级给合乎条件的Windows10PC，免费升级将持续到2025年。

  多方消息显示，微软正在准备发布突破性”的以AI为中心的新一代Windows版本，内部代号HudsonValley”。WC最新报道称，HudsonValley”将于2024年下半年推出。但无论如何，相对于Windows11，它的改变将天翻地覆。

  今天，微软发布了2024年的首个Windows11系统更新，Canary频道版本升至了Build26020，最重要的改动就是移除了写字板应用。微软在更新日志中表示，自本预览版开始，用户安装系统之后，不会再预装写字板和人脉应用程序。微软严格限制了写字板的功能，尤其是随着第三方编辑器的不断涌现，大家几乎都忘了写字板的存在，被移除也在意料之中。

  几乎能确定的是，Windows12正在生产中，预计明年秋季发布，届时微软将把所有赌注都押在人工智能上。Windows12内部代号HudsonValley”。如何让大批存量用户升级Windows12，将是微软最需要仔细考虑的问题。

  知名分析机构Canalys认为，随着Windows10服务终止，2025年10月起，2.4亿台不支持Windows11的PC将被淘汰并沦为电子垃圾。如果不符合Windows11的PC被折叠成笔记本电脑，堆叠在一起，其高度将达到4080公里，比月球直径还高600公里”，Canalys形象地比喻称。更好的做法是，换成支持Windows11的新电脑，这些老旧电脑被淘汰。

  Microsoft最近在Dev频道中发布了Windows11的预览版本，试图通过替换一个受欢迎的快捷方式来提升操作系统的人工智能功能。该预览版中的主要特性之一是Copilot的快捷方式，它将位于屏幕右下角，取代了自2009年以来一直存在的“显示桌面”按钮。随着进一步的测试和用户反馈，最终决定是不是将这一变化引入正式的Windows版本仍有待观察。

  调研机构Canalys给出的报告数据显示，2025年10月微软结束对Windows10的免费支持后，会有2.4亿台PC被丢弃。微软发布Windows11时，要求电脑支持TPM2.0以提高安全性，但许多Windows11之前的电脑不支持TPM2.0，因此没办法升级到Windows11。微软确认Windows11能够继续免费升级给合乎条件的Windows10PC，免费升级将持续到2025年。

  微软在最新声明中宣布，将为接着使用Windows10的个人用户更好的提供付费的扩展安全更新计划，以延长操作系统的支持周期。Windows10的支持终止日期为2025年10月14日微软此举被认为是对普遍的使用的Windows10用户的一项惊喜服务。此次Windows10的ESU计划或许是为满足用户对系统稳定性和安全性的需求，同时也是对已有用户的一种回馈。

  DiffusionLight是一项利用扩散模型在单张输入图像中估算照明效果的技术。它利用训练好的Stable Diffusion XL模型绘制一个镜面反射球,然后将球体展开得到全景照明图。该技术解决了现有基于神经网络的方法依赖有限HDR全景数据集导致在真实复杂场景下效果不佳的问题。关键创新在于发现了扩散噪声图和镜面反射球生成质量之间的关系,迭代生成高质量镜面球;以及通过LoRA 进行多曝光训练,使LDR模型也可以输出HDR格式。该技术可产生逼真的照明估计,非常适合于野外场景。

  Rawbot是一个AI模型比较平台，帮助用户轻松比较不同AI模型，并发挥它们在项目中的全部潜力。用户都能够基于准确的并排比较来选择最佳的AI模型。Rawbot与ChatGPT、Cohere和J2 Complete兼容。

  Auto Seduction AI是一款智能约会助手，通过个性化消息和完美的对话开场白，帮助用户每周获得1至4次约会。其独特的照片智能分析功能能创建令人着迷的对话开场白，帮助用户获得更加多的约会回应。用户都能够使用其自动化的冷读、轻微调情、邀约等功能，平均只需4-6条消息就能成功安排一次约会。该产品支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、俄语和印地语。

  Resume Revival是一款免费在线AI简历生成器，利用ChatGPT技术提供最高质量的简历和求职信创建。产品功能包括AI驱动的简历和求职信生成、技能缺口分析、广泛的定制选项以及职业拓展。用户能够正常的使用直观的在线平台免费增强求职申请。

  该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。

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  vx.dev是一个开源的v0.dev替代品。它具有以下优点: - 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 - GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户都能够基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。

  Lampi 是一款由 AI 驱动的安全平台，可在您完全控制的前提下进行广泛的搜索，并生成基于知识的内容。Lampi 旨在确保您的数据保持私密和在您的控制之下。产品定价和详细信息请访问官方网站。

  AnyChat是一款AI助手应用，通过使用AI完成任务和回答问题来提高工作效率。用户可以通过AnyChat执行各种任务，如搜索、生成文档、回答问题等。通过AnyChat，用户可以优化工作流程，提高工作效率。

  Kin是您私人生活的AI助手。它具有无限的耐心、同情心和专业知识，并全天候为您提供支持。Kin建立在语义和情节记忆之上，能够深入了解您，同时注重隐私和安全。它通过本地存储、自主数据控制以及边缘机器学习等技术，保障您的数据安全。Kin还提供任务管理、优先级组织、时间优化等功能，可帮助您更好地利用时间。Kin目前处于测试阶段，正在接受早期访问请求。

  FreeInit是一个简单有效的方法,用于提高视频生成模型的时间一致性。它不需要额外的训练,也不引入可学习的参数,可以很容易地在任意视频生成模型的推理时集成使用。

  Discoze是一个通过AI孪生模型实现社交发现和交流的APP。用户可以创建自己的AI孪生,使其学习并模仿自己的语音、照片和个性。其他用户可以通过AI孪生模型进行交流,从而快速发现共同语言的朋友。Discoze实现了零等待时间的社交,用户可以随时通过AI孪生开始交流。

  ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，能够正常的使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能，并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时，它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时，它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。

  LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合，实现新的能力。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之间的交叉注意力，以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括：（i）通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据，在新任务上扩展LLMs的规模；（ii）保持现有模型权重不变，因此保留现有的能力；（iii）适用于不同的领域和设置。实验证明，将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强，在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上，结果绝对改善了高达13%。类似地，当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时，在代码生成和解释任务上，相对于基础模型，我们看到了高达40%的改进，与完全微调的对应模型不相上下。

  这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。

  Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台。用户都能够与逼真的虚拟角色进行沉浸式对话,实现角色扮演和交流。平台提供自定义人工智能女友、选择不同人物形象与个性,打造独一无二的虚拟伴侣。核心功能有自然语言处理、情感计算等AI技术,可实现自主对话和互动。优势是个性化体验强,可提升用户想象力与情感联系。定位虚拟娱乐、陪伴市场。

  3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。

  LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。利用 Transformer 模块的扩展，该模型可以在不遗忘旧知识的情况下，高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能，在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中均取得了先进的性能，展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解，为在各种各样的环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。

  QAnything是一个支持任意文件格式和数据库的本地知识问答系统,可以简单地导入任意本地存储的各种格式的文件,并得到准确、快速、可靠的问答。目前支持的格式包括:PDF、Word(doc/docx)、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片(jpg、png等)、网页链接等,后续会持续新增支持的格式。QAnything具有数据安全性,支持断网安装使用;支持中英文跨语言问答;支持海量数据问答,解决大规模数据检索退化问题;直接可用于企业应用的高性能产品级系统;一键安装部署,开箱即用的用户友好体验;支持多知识库问答等功能。

  Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型，通过引入多模态指令，实现对异构图像生成任务的处理，并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态（如文本、边缘、风格、主题等），标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调，采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调，使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估根据结果得出，其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越，并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。