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原标题：英特尔Xe独立显卡：最新消息汇总
IT之家12月20日消息 据外媒Tom's Hardware的消息，英特尔已经启动了他们的新计划，为游戏和企业市场推出显卡（据称代号为Arctic Sound），这是令人震惊的一件事，因为Nvidia和AMD在过去的20年一直是最主要的两个独立GPU生产商。
▲图自Tom's Hardware
跟其他市场一样，一个新的厂商进入会带给消费者更加实惠的价格。Nvidia凭借着它的2000系列显卡取得了无可争议的性能优势，霸占了高端设备的市场，赚取了高额的费用。而AMD似乎毫无怨言地迎合入门和中端市场，同时它还在努力攻克7nm的架构。这些条件意味着图形显卡行业已经成熟，可能最终会拉低消费级显卡市场的价格。
英特尔并不是毫无准备，它已经组建了一支团队，并且已经秘密开发了好几年，直到最近才开始泄露部分消息。英特尔在全球拥有超过10亿的用户，在CPU中集成的显卡让它成为最大的制造商，而英特尔也拥有比其他供应商加起来还要多的图形专利。
▲图自Tom's Hardware
英特尔在最近的“架构日”里曝光了Xe图形显卡品牌的封面，但这还不能代表独立显卡最终的品牌，Xe品牌可能标志着英特尔全系列从高功率到低功率图形解决方案。根据英特尔的说法，即将推出的Gen11引擎代哈马舍尔德
原标题：马斯克在《星际穿越》过了一把“太空瘾”
IT之家12月20日消息 据TechCrunch消息，一位网友发布了一个有着不错创意的视频，SpaceX的创始人埃隆·马斯克在电影《星际穿越（Interstellar）》过了一把“太空瘾”，“体验”了飞船海上回收的过程。
在视频中，马斯克在飞船着陆的过程中谈笑自若，甚至还抽起了烟。视频有着良好的声音、晃动效果，比较逼真。
当然，马斯克可没出演过《星际穿越》这部电影。这个视频来自推特网友@KaziooFX，由SpaceX飞船水上着陆回收、马斯克采访音频以及《星际穿越》电影镜头混剪而成。影片中演员马修·麦康纳的形象被换成了马斯克。
根据KaziooFX的说法，这一视频没有使用AI、神经网络之类的高深技术，而是通过传统的手工编辑完成的。马斯克一直热衷于这类有自己“参与”的活动，不过目前他还没对这个视频发表看法。
（IT之家移动客户端用户若无法观看视频，请点此查看）哈马舍尔德
原标题：HIFIMAN发布Jade II静电耳机：15888元
IT之家12月20日消息 根据HIFIMAN官方的消息，Jade II静电耳机系统现已发布并在天猫上架，耳机加耳放15888元，感兴趣的小伙伴可以关注一下。
官方介绍称，JADE II将旗舰级静电系统“香格里拉”以及平板耳机HE1000的技术进行了融合，推出了尺寸120x80mm的近椭圆形JADE II静电耳机单元。相较主流静电耳机的90mm直径振膜，JADE II的低频深度和音质量更高，同时增进了静电耳机特有的高频柔顺和精确度。
据介绍，JADE II的振膜可以实现90Khz级信号的频率响应，已属微秒范畴，在此频率下，JADE II的振膜每震动一个周期，光仅能在真空中前进3.3公里。
JADE II的耳机放大器部分采用全晶体管设计，模拟了香格里拉的6SN7加300B的真空管音色，外壳采用坚固的铝合金加工成型。
售价方面，JADE II上市零售价为15888元(耳机+耳放)，单独购买耳机价格为8888元，单独购买耳放价格为9999元。哈马舍尔德
原标题：技嘉发布一口气发布三款GTX 1060 GDDR5X版
IT之家12月20日消息 不久之前有爆料称英伟达已经将所有的GTX 1060的库存甩给了各家AIC厂商，市面上GDDR5X版本的GTX 1060 也渐渐多了起来，今天技嘉也一口气推出了三款。
技嘉今天推出了两款定制 GeForce GTX 1060 6 GB显卡，搭载了新的GDDR5显存，型号分别是GTX 1060 6 GB D5X WindForce 2X OC和GTX 1060 6 GB D5X WindForce 3X OC和顶级的GTX 1060 6 GB D5X G1.Gaming OC。
首先D5X WindForce 2X OC版本提供1556 MHz GPU内核频率和1771 MHz GPU Boost频率，而NVIDIA的官方参考频率为1506/1708 MHz。D5X WindForce 3X OC具有相同的时钟速度，但拥有更好的三风扇设计，可以更好地维持升压频率和手动超频速度。D5X G1.Gaming拥有1594 MHz核心频率和1809 MHz GPU Boost频率。所有三张显卡GDDR5X显存频率都是8.00 GHz。
价格方面，从250美元到300美元不等。哈马舍尔德
原标题：障眼法修行指南：GAN是怎样一步步学会“骗人”的？
文｜脑极体
算法，就像是武林绝学中的“内功”，是计算机领域最重要的基石。不过，算法多了也很麻烦。不断推陈出新的算法是否更新更快更好，大厂各执一词，评价褒贬不一。
没有“内功”，不可能成为高手；“内功”多了，难免走火入魔。
或许搞清楚一种算法是在何时以何种方式何种面貌进化的，能更清晰地理解它的现在和未来。
今天的算法简史，就从火遍整个AI圈的机器学习模型GAN说起。
从传统模型到逼真的GAN2.0，生成算法经历了哪些变化？
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，作为在无监督学习上最具前景的算法之一，最早是在2014年由学者Ian J. Goodfellow等人提出的。
在GAN所代表的深度学习之前，已经有很多生成模型。但这种模型是从概率统计角度出发的，指的是用于随机生成可观测数据的模型，很难直接描述和建模。让科研人员在遇到了不少挑战。
比如说传统的图像生成模型，将图像表示为一个随机向量，其中每一维都代表一个像素值，然后假设自然场景中的图像都服从一个未知的分布规则，再通过一些观测样本来估计其分布。
显然，这种难以描述和直接建模的生成模哈马舍尔德