微軟及其Windows Phone手機制造商合作伙伴們正在改變微軟Windows Phone操作系統(tǒng)的授權(quán)方法,希望能夠刺激需求。
據(jù)《印度時報》3月13日的報道表示,微軟正免費向其最近新簽約的Windows Phone合作伙伴授權(quán)使用Windows Phone平臺,其中包括印度的兩家一線手機制造商Lava(Xolo)和Karbonn。雖然先前便有報道稱微軟愿意將每臺Windows Phone設(shè)備的手機操作系統(tǒng)許可費降低至零,但《印度時報》援引自匿名消息人士稱,多名業(yè)內(nèi)人士表示,贈送免費的Windows phone操作系統(tǒng)正是微軟能夠與這些新合作伙伴簽約的關(guān)鍵所在。
微軟未對此予以置評。
微軟并未披露過其每臺Windows phone操作系統(tǒng)設(shè)備的授權(quán)費是多少。筆者曾看過的相關(guān)報道顯示,每臺WP設(shè)備的授權(quán)費大約要5美元至30美元以上。授權(quán)費用很可能取決于手機制造商的設(shè)備生產(chǎn)量或銷量。
與此同時,據(jù)產(chǎn)品評論網(wǎng)站TrustedReviews.com今年3月13日的報道表示,援引自微軟的另一位Windows Phone合作伙伴華為的官方消息稱,華為將在今年向市場推出Windows Phone/Android雙系統(tǒng)設(shè)備。一些人認(rèn)為,這并非一款可供用戶或運營商在兩個操作系統(tǒng)之間進(jìn)行一次性選擇的手機。相反,它將是一臺能夠允許用戶在這兩個操作系統(tǒng)之間隨意切換的設(shè)備。
華為首席營銷官向Trusted Reviews表示,該公司計劃在2014年第二季度為美國消費者們推出首款雙系統(tǒng)手機。他還表示,華為仍致力于Windows Phone手機的制造,但并未明確指明這是否意味著,除這款雙系統(tǒng)手機之外華為還要單獨推出僅運行Windows Phone系統(tǒng)的設(shè)備。
即使是諾基亞當(dāng)初同意只生產(chǎn)Windows Phone手機時,微軟也沒為諾基亞敞開免費的大門,而如今,為吸引更多手機廠商成為新的Windows Phone合作伙伴,微軟正逐漸降低Windows Phone手機的硬件規(guī)格要求和授權(quán)條件。該公司已刪除了一些規(guī)定,如Windows Phone手機上的專用虛擬按鍵等,因此設(shè)備制造商們可以選擇將Android或Windows Phone操作系統(tǒng)裝入同一設(shè)備,允許制造商降低成本。
諾基亞最近新推出了三款A(yù)ndroid手機,運行配置各種諾基亞服務(wù)的Android系統(tǒng),取代了Google所推出的典型Android手機。一旦微軟正式收購諾基亞,這款新型諾基亞X設(shè)備的老板將非微軟莫屬。
微軟仍將低端手機市場作為其Windows Phone設(shè)備銷量最具增長潛力的地方。當(dāng)前Windows Phone手機在全球的市場份額仍徘徊在百分之四左右。
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學(xué)研究團隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟大學(xué)團隊開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。