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三星S23Ultra物料成本曝光，高通成最大赢家
行业人士都知道每年新iPhone正式发布之后，总会有拆解公司进行拆解，然后根据所使用的元器件算出物料成本，对比售价成为众人热议的焦点。但拆解公司很少对安卓阵营的机型下手，因为安卓阵营的机型往往在利润率上与iPhone差很多。拆解公司不对安卓机型下手，但数据调研公司会下手。6月1日知名数据调研公司Counterpoint Research就公布了三星Galaxy S23 Ultra的BoM（物料清单）报行，他们是以8GB RAM+256GB ROM版本为例的。报告显示这个版本的三星Galaxy S23 Ultra的物料成本为469美元，约合人民币3335元。作为对比这个版本的机型在北美市场的售价为1199.99美元，在我们国内的售价为9499元。也就是讲三星Galaxy S23 Ultra的物料成本占其售价的比重为39%。PS：三星Galaxy S23 Ultra的物料成本与售价之比，甚至比iPhone还要低。不信大家可以自行查询一下。报告称三星Galaxy S23 Ultra物料成本最高的是处理器，占比为35%，屏幕排名第二，占比为18%，摄像头排名第三，占比为14%。当然了BoM成本仅是最原始的成本，是不包含一切研发、人工、运输等等成本在内的。而这些成本往往是拆解公司和数据调研公司无法计算出来的，所以大家看看就可。另外该分析公司同时分析了三星Galaxy S23 Ultra的元器件来源组成，他们讲这一次三星使用了大量来自高通的元器件，比如：处理器、指纹传感器、电池管理IC等等，让高通在元器件中占比达到34%。这应该是三星S系列史上高通元器件占比最多的一款机型，其实三星也没有办法啊！谁叫自己家的猎户座处理器不争气呢？ ...
手机互联 2023-06-02 08:51:43 -
报告称三星GalaxyS23Ultra手机物料成本469美元，占比售价39%
IT之家 6 月 1 日消息，根据市场调查机构 Counterpoint Research 分享的最新物料清单（BoM）报告，认为三星生产一台 8GB 内存、256GB 存储、支持 Sub-6GHz 的 Galaxy S23 Ultra 手机，成本约为 469 美元（IT之家备注：当前约 3335 元人民币）。IT之家查询三星美国官网，相同配置的无锁版 Galaxy S23 Ultra 手机售价为 1199.99 美元（当前约 8532 元人民币），占比为 39%，相同配置在国内售价为 9499 元。占据 Galaxy S23 Ultra 手机物料成本大头的是高通处理器，占比为 35%，其次是屏幕（18%）和摄像头（14%）。由于 Galaxy S23 Ultra 手机使用了高通的指纹传感器 IC，关键电源管理 IC，音频编解码器，RF 功率放大器，Wi-Fi + 蓝牙，GPS 和 Sub-6GHz 收发器，让高通在元件供应商中的占比刷新历史，达到 34%。在相机方面，由三星（SEMCO）和索尼共同提供。三星提供 200MP 广角相机 （S5KHP2） 和 12MP 自拍相机 （S5K3LU），而索尼提供 12MP 超广角 （IMX564）、10MP 长焦和潜望镜长焦 （IMX754） 传感器。 ...
智能设备 2023-06-01 10:45:41 -
618苹果14价格跳水？别急，三星S23Ultra跳的更狠！
最近的手机真是一个塞一个的离谱，苹果14p跌到7000，三星S23 Ultra也坐不住，直接降价1900！这时候真的是想入手这两款机型的用户的最好时机了，就是让首发用户显得有点大怨种但如果你是因为拍照而关注这两款手机的话，我觉得其实同级别还有其他不错的选择，比如华为P60啊，或者是OPPO Find X6 Pro，都是拍照性能很不错的旗舰手机尤其是Find X6 Pro，毕竟绿厂的影像能力一直以来都不弱的，加上这次Find X6 Pro还有5000万像素的三主摄，拒绝凑数，加上哈苏影像的调校，在人像和夜景方面的拍摄都妥妥的行业内数一数二的，加上算法的帮助，可以让不会拍照的普通人也能随手一拍拍出大片。并且还有光子矩阵技术，能够让相册里拍摄的图片更加还原当时的明暗影调，记录最真实的感动，这影像体验真的拉满了并且我跑去京东看了一下，618期间Find X6 Pro有24期免息还有影像礼盒送，真的很值得入手一波啊~ ...
手机互联 2023-05-31 07:54:37 -
摩托罗拉Razr40Ultra可折叠手机户外广告牌现身
IT之家 5 月 30 日消息，网友尼古拉・巴洛夫（Nikola Balov）近日在保加利亚首都索非亚发现了一处户外广告，宣传摩托罗拉尚未宣布的 Moto Razr 40 Ultra 手机。广告牌上并未显示额外的信息，相关的物料渲染图此前已经曝光。IT之家此前报道，摩托罗拉 Razr 40 Ultra 内部显示屏尺寸为 6.9 英寸，刷新率达到 165Hz，这远远超出迄今为止大多数 120Hz 折叠屏设备，不过此前摩托罗拉以相同的 165Hz 刷新率发布了 Edge + 手机产品，只是不具备折叠功能。该报告进一步提到摩托罗拉 Razr 40 Ultra 搭载 3...
智能设备 2023-05-30 10:51:43 -
RedmiNote12TPro官宣：搭载联发科天玑8200-Ultra，LCD屏
IT之家 5 月 29 日消息，今日 Redmi 官方公布了 Redmi Note 12T Pro 手机，该机搭载联发科天玑 8200-Ultra 移动处理平台，上代同款旗舰 LCD 屏幕，将于明天 10 点预售。Redmi Note 12T Pro 此前已入网，入网信息显示，该机支持5G 异网漫游、67W 快充、12GB 内存，其他具体信息有待官方进一步揭晓...
手机互联 2023-05-29 11:08:14 -
小米RedmiNote12TPro手机跑分曝光：天玑8200-Ultra处理器
IT之家 5 月 29 日消息，根据小米 Redmi 红米手机官方消息，新款 LCD 屏 Redmi 手机将于今日（5 月 29 日）9 点公布。根据此前爆料和入网信息，这款新机将是Redmi Note 12T Pro。Redmi Note 12T Pro 手机入网型号为23054RA19C，IT之家发现该机已出现在 Geekbench 跑分中，单核 1224，多核 3921，根据 1 + 3 + 4 核心最高 3.1GHz 规格来看，与小米 Civi 3 手机搭载的联发科天玑 8200-Ultra 处理器信息相同。入网信息还显示，Redmi Note 12T Pro 手机支持 5G 异网漫游、67W 快充、12GB 内存，其他具体信息有待官方进一步揭晓，大家可以期待一下新机在 618 期间能否进一步拉低市场价格。 ...
智能设备 2023-05-29 10:15:51 -
英伟达AI智能体接入GPT-4，完胜AutoGPT！自主写代码独霸我的世界，无需人类插手
新智元报道编辑：Aeneas 好困【新智元导读】给游戏行业来点GPT-4式震撼？这个叫Voyager的智能体不仅可以根据游戏的反馈自主训练，而且还能自行写代码推动游戏任务。继斯坦福的25人小镇后，AI智能体又出爆款新作了。最近，英伟达首席科学家Jim Fan等人把GPT-4整进了「我的世界」（Minecraft）——提出了一个全新的AI智能体Voyager。Voyager的厉害之处在于，它不仅性能完胜AutoGPT，而且还可以在游戏中进行全场景的终身学习！比起之前的SOTA，Voyager获得的物品多出了3.3倍，旅行距离变长了2...
智能设备 2023-05-27 16:03:18 -
这个比ChatGPT情商还高的AI，我可以和它聊三天三夜
狂拿考试高分让学生瑟瑟发抖，加入联网功能叫传统搜索战战兢兢，升级工作全家桶搞得打工人又悲又喜....
智能设备 2023-05-27 16:02:52 -
GPT-4玩《我的世界》15倍速攀科技，不看画面全靠代码操作
克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI把GPT-4放进一个虚拟世界会怎么样？比如《我的世界》。英伟达开发最新方法Voyager，在游戏中点亮科技树的速度是此前方法的15.3倍，同时获得的独特物品是此前的3...
智能设备 2023-05-27 16:02:52 -
数学论证GPT-4不是随机鹦鹉：真如此的话整个宇宙都会坍缩
克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI对于ChatGPT的工作原理，一个常见的解释是根据统计学规律预测下一个词。但最近一位叫Jacob Bayless的工程师用数学方法得出惊人结论：若是如此，所需的信息量足以让整个宇宙都坍塌成黑洞。这一数据量是50000^8000，根据贝肯斯坦上限(Bekenstein bound)原理，如果把这些信息分配到空间当中，所需要的信息密度已经远超宇宙能承受的最大值。而这仅仅是把数据存储起来的消耗，更不必说还要进行运算了。而ChatGPT与单纯统计预测的区别，可以做这样的类比：如果天文学家通过历史观测记录推算出月食的周期，这可以算是统计学。但当他们总结出牛顿万有引力定律的时候，就已经超越了统计学。什么是“随机鹦鹉”一个流传很广的说法，所谓大语言模型实际上相当于一个“随机鹦鹉”——与我们观察其输出时的情况相反，语言模型只是将其在庞大的训练数据中观察到的语素胡乱拼接在一起，根据概率生成文本，但不清楚文字背后的任何含义，就像一个随机的鹦鹉。出自论文On The Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big这对过去的语言模型，或许确实成立。比如曾经流行的n-gram算法。比如当我们在搜索引擎中进行搜索时，出现的联想词就能用此方法实现。具体来说，下面的三行文本中，第一行纯粹是随机生成，第二行考虑了单词在英语中整体的出现概率，第三行则考虑了单词在前一个词后面出现的概率。n = 0: RECEIVE FALL SURPRISED FRIDAY INGREDIENT…n = 1: REPRESENTING AND SPEEDILY IS AN GOOD…n = 2: THE CHARACTER OF THIS POINT IS THEREFORE…不难看出，随着n值的升高，文本越来越接近人类语言。而n-gram模型根本不需要掌握其中的语义或理解其中的抽象概念，就能生成像模像样的句子。据此有人猜想，GPT-4会不会也只是一种高级的n-gram呢？Bayless提出，GPT必须学会抽象才能有如今的效果，至少GPT-4肯定如此。GPT-4不只是“随机鹦鹉”要证明这一点，可以先看下棋机器人的例子。如果有一种下棋机器人，存储了巨量棋谱数据，对于每个棋局都能推荐下一步。那它就能通过“背谱法”模仿其他任何棋手或程序的下法比如Stockfish是最先进的国际象棋程序，如果仅通过对战而不看源码，是无法确定Stockfish是否在背谱。但实际上，包含所有情形和步骤的棋谱数据量可能超过2^154。而Stockfish的程序只占用了不到50MB的空间，根本不可能存下需要的所有棋谱。所以Stockfish肯定是通过更高级的方法来实现下棋的。人类语言的复杂度远超过棋类游戏，因此GPT的数据量更是同理。仅在是上一代的GPT-3的token字典中就有超过5万token。如果对每个词都逐一建立统计信息，n-gram模型中n值将高达8000。届时，需要存储的情景数量将达到50000^8000。正如文章开头所提到，这简直是天文数字，足以让整个宇宙坍缩。因此，GPT是“随机鹦鹉”的猜测在理论上得到了一定程度的批驳。“随机鹦鹉”达不到的高度仅在理论上进行说明是不充分的，因此研究人员还进行了两个实验，意图证明大模型在学习过程中已经抽象出了算法。第一个实验关于一道经典的农夫过河问题。一个农夫有一条船，和狼、羊、菜，农夫要把这3样东西运到河到另一边，农夫每次最多只能通过这个船运一样东西，要防止狼吃羊、羊吃白菜（即不能在没有农夫在的情况下同时在同一岸边），该怎么过？研究人员将这个问题中的农夫、船、河分别替换成地球人、虫洞和银河系。狼、羊和菜则分别换成火星人、金星人和月球人。替换的目的是因为互联网上不太可能出现类似语料，可以判断大语言模型是不是真的掌握了通用方法。如果GPT不是“随机鹦鹉”，那么它至少不会犯下只有“随机鹦鹉”才会犯的错误。GPT-4针对替换后的问题给出了正确的回答，GPT-3.5则没有。但它们并没有犯研究人员预想的“鹦鹉”错误——即在回答中出现狼、船、河等已被替换掉的词语。回答中使用的句子，也无法在互联网中被检索到。这些现象都证明了现在的大语言模型的生成方式已经超越了“概率预测”。第二个实验则是数字排序。如果让GPT学习数字排序，它们究竟是只会记住给出过的数字顺序，还是真的研究出排序算法呢？其实只要从GPT的输出当中就可以看出来了。假如从1-100中随机选择10个数字，并将其顺序打乱，将一共有这么多种情形：如果再考虑数字的重复出现，又或者数字的数量发生变化，根本不可能存储如此之多的情形。因此，只要GPT能够针对未知的排序问题给出正确的回答，便可以说明它们是真的研究出了排序算法。研究人员训练了一款特斯拉前AI总监Andrej Kaparthy发明的语言模型nanoGPT，专门让它做数字排序。结果显示，随着训练步数的增加，模型给出的数字顺序越来越完美。虽然在训练步数达到16万左右时突然出现了大量错误，但也很快得到了纠正。这说明这款模型并不是仅仅根据学习的素材对未知的数字进行排序，而是已经掌握了背后的方法。这个测试只是在一台笔记本电脑、算力非常有限的GPU上进行的。更不必说GPT-4了。参考链接：https://jbconsulting...
智能设备 2023-05-27 16:02:19 -
阿里达摩院：GPT-4替代年薪60万数据分析师只要几千块，论文已发
梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAIGPT-4替代初级数据分析师的成本只有0.71%，换成高级数据分析师则是0...
智能设备 2023-05-27 16:02:14 -
已在40多个国家和地区上线，OpenAI在更多市场推出官方版ChatGPT
IT之家 5 月 26 日消息，OpenAI 宣布已经在 40 多个国家和地区，推出了适用于 iPhone 和 iPad 的官方 ChatGPT 应用程序。官方版 ChatGPT 于上周率先在美国市场推出，OpenAI 承诺未来几周内会继续扩展到更多国家和地区...
智能设备 2023-05-26 11:18:38
