Nowe produkty Apple: Czy warto było czekać?

Apple niedawno zaprezentowało swoje najnowsze produkty na październikowej konferencji, która odbyła się o godzinie 1:00 w nocy czasu polskiego. Głównymi gwiazdami były nowe komputery z procesorami Apple M3, w tym odświeżone modele MacBooków Pro i 24-calowe iMaci.

W 2020 roku Apple wprowadziło rewolucję w swojej ofercie komputerów, prezentując pierwsze urządzenia z autorskim układem Apple M1. Teraz firma kontynuuje tę tradycję, wprowadzając jeszcze wydajniejsze procesory M3. Nowe układy zostały wykonane w technologii 3 nm, co obiecuje lepszą wydajność i efektywność energetyczną. Dodatkowo wprowadzono nową funkcję Dynamic Caching, która ma zoptymalizować wykorzystanie GPU.

Nowe MacBooki Pro są teraz dostępne w nowym kolorze – gwiezdnej czerni, dostępnej tylko dla modeli z procesorami M3 Pro i M3 Max. Wszystkie modele można już zamawiać, a dostawy rozpoczną się 7 listopada.

Co więcej, 24-calowe iMaci zostały zaktualizowane z procesorami M1 na rodzinę Apple M3, pomijając generację M2. Design tych komputerów pozostał niezmieniony, ale nowe procesory zapewniają znaczący wzrost wydajności. Te komputery również można zamawiać, a dostawy rozpoczną się 7 listopada.

Podsumowując, Apple kontynuuje swoją tradycję wprowadzania innowacji i oferuje konsumentom jeszcze wydajniejsze produkty. Czy było warto czekać na te nowości? Decyzję pozostawiamy Wam.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *