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摩托罗拉作为半导体创新者的数十年遗产依然鲜活,谷歌为其摩托罗拉移动(MotorolaMobility)部门提供了一个全新的开始,X8芯片系统将用Droi于即将推出的和Moto智能手机。 据谷歌相关负责人介绍,X8是一个芯片组中的一个处理器包,是谷歌移动硬件部门希望能让Android智能手机更节能更互动的芯片设计领域的第一个一些新的芯片功能给DroidMotoX和带来了语音交互、更好的相机和新的显示功能。 摩托罗拉与谷歌合作,花了大量时间开发X8,目标是开发一个芯片系统,可以在延长电池寿命的同时
消息称,Android和Google Play副总裁萨米尔·萨玛特(Sameer Samat)表示,谷歌已向美国政府申请恢复与华为的业务往来。不过,在华为目前的打算是用自家HMS布局海外市场,并建造自有生态。所以即便谷歌的申请通过了,还要看华为是否愿意与谷歌继续合作采用GMS服务…… 据外媒Gsmarena报道,谷歌向美国政府提出申请,希望继续与华为合作,为华为智能手机提供GMS移动服务。虽然谷歌并未就何时可以对该应用程序做出决定发表任何声明,但该消息已引起业界高度关注, 德国科技网站Fina
经过优化后的Pixel 4和Pixel 4 XL易于使用,而实现这一目标的关键功能是Motion Sense,它使用户能够无需触摸设备即可通过多种方式与Pixel互动。例如,借助Motion Sense,您可以使用特定的手势来更改音乐曲目或立即使来电静音。另外,Motion Sense还可以检测您何时靠近手机以及何时伸手可及,从而可以通过预测动作来使Pixel提供更多的帮助,例如通过注视相机以提供无缝人脸解锁体验时,有意降低铃声时的音量以将其消除,或者在不再靠近设备时关闭显示器以节省电量。 M
据当地时间2月14日国外媒体报道,谷歌在数据中心芯片的开发方面取得了突破,而这一进展意味着该公司可能在2025年开始使用新芯片。谷歌的服务器芯片设计团队目前正在开发两款基于ARM的5nm服务器芯片。其中,Maple是基于芯片制造商Marvell Technology的现有设计,该公司刚刚完成设计,并已移交给台积电进行试生产,而Cypress是由以色列团队开发的内部设计。 外媒报道称,谷歌的定制服务器芯片预计将于2024年下半年量产,最早于2025年部署在数据中心。谷歌在开发数据中心芯片方面取得
4月5日消息,Alphabet Inc.旗下谷歌公司周二公布了其用于训练人工智能模型的超级计算机的新细节,称这些系统比英伟达的同类系统更快更省电。 谷歌表示,其超级计算机可以轻松地实时重新配置芯片之间的连接,有助于避免问题并提高性能。 谷歌研究员 Norm Jouppi 和谷歌杰出工程师 David Patterson 在一篇关于该系统的博文中写道:“电路切换使我们很容易绕过故障部件。这种灵活性甚至允许我们改变超级计算机互连的拓扑结构,以加速 ML(机器学习)模型的性能。” 虽然谷歌现在才公布
5月3日从凤凰科技网了解到,“AI教父”之称的杰弗里・辛顿(Geoffrey Hinton)宣布,他已经从谷歌公司离职。辛顿在半个世纪以来一直在培养ChatGPT等聊天机器人背后的核心技术,但现在他担心AI会带来严重危害。 辛顿是AI先锋。他在2012年与两名研究生开发的技术成为了AI系统的知识基础。如今,科技行业的巨头们认为,AI系统是它们未来发展的关键。然而,就在周一,辛顿加入了越来越多的AI批评人士的行列。他们认为,这些公司积极开发基于生成式AI的产品,如ChatGPT等热门聊天机器人等
1 月 30 日,博主 Mishaal Rahman 在 X 平台上透露,谷歌近期可能会向安卓第三方应用提供对 Ultra HDR 格式的支持,该格式将整合到 CameraX API 中,使得第三方相机应用能够拍摄 JPEG_R 格式的高动态范围照片。 然而, 只有谷歌自家的 Pixel 8 系列手机以及三星 Galaxy S24 系列手机可拍摄支持 Ultra HDR 的照片。因此,这种高级格式的应用生态仍存挑战。 据此前 IT 之家新闻报道,谷歌为Android 14 操作系统增加了创新的
据1月28日报道,谷歌在最新版的Pixel 功能更新中,为高端款Pixel 8 Pro添加了红外线感应设备作为智能化体温计功能,使得使用者无需直接触摸,便可快速而精准地获取到体温数据。 起初,这款红外线感应器主要应用于物体温度的精细测量,如今,它拓展了功能,成为了一种卫生、安全且便捷的体温测量方式。 Pixel 8 Pro搭载的体温感应器位于后置镜头附近。使用时,只需把手机轻轻放置在前额上,通过扫描太阳穴周围的脉搏就可实现精确的体温测量。此相较传统的额温枪测量方式更为精准,其测温范围介乎36.
谷歌研究院近日发布了一款名为Lumiere的文生视频扩散模型,基于自家研发的Space-Time U-Net基础架构,独立生成具有高效、完整且动作连贯性的视频效果。 该公司指出,当前众多文生视频模型普遍存在无法生成长时、高品质及动作连贯的问题。这些模型往往采用“分段生成视频”策略,即先生成少量关键帧,再借助时间超级分辨率(TSM)技术生成其间的视频文件。尽管此策略可减缓RAM负担,但难以生成理想的连续视频效果。 针对此问题,谷歌的Lumiere模型创新地引入了新型Space-Time U-Ne