今天,三星在深圳與中國聯(lián)通一起,發(fā)布了聯(lián)通網(wǎng)絡(luò)TD-LTE制式的4G手機產(chǎn)品,產(chǎn)品包括了GALAXY S4 LTE (I9507V )與 GALAXY Note 3 Lite( N7506V )。這是中國聯(lián)通在國內(nèi)首次發(fā)布4G手機,也宣告了中國聯(lián)通4G網(wǎng)絡(luò)正式投入商用。
經(jīng)過我們的現(xiàn)場實測,聯(lián)通4G版本的Note3 Lite下載速率超過80Mbps,上傳速率接近8Mbps。
我們測試用的機型是三星 GALAXY Note 3 Lite( N7506V ),在4G狀態(tài)下分別進行了三次測試,每次測試的網(wǎng)絡(luò)延遲均在50ms以下,下載速率超過80Mbps,上傳速率約為7-8Mbps,轉(zhuǎn)換成為我們熟悉的數(shù)據(jù),下載超過10M/s,而上傳接近1M/s,這個速度甚至超過了很多固網(wǎng)寬帶的速度了。
以下是我們的實測數(shù)值:
產(chǎn)品方面,GALAXY S4 是三星2013 年備受推崇的旗艦產(chǎn)品,深受全球用戶的喜愛,它曾創(chuàng)下發(fā)售一個月時間內(nèi)全球銷量突破 1 千萬部的驚人成績,這款杰出的產(chǎn)品倍受青睞的原因在于它能夠為消費者帶來最佳的應(yīng)用體驗。此次推出的 LTE 版GALAXY S4 LTE ( I9507V),不僅延續(xù)了 S4 的核心優(yōu)勢,更可以完美兼容各種主流 4G 應(yīng)用,讓用戶暢享 4G精彩。
GALAXY S4 LTE (I9507V )采用四核 1.9GHz 處理器,2GB 大容量運行內(nèi)存,為用戶提供了極速多任務(wù)處理和完美的高速運行體驗。在 TD-LTE 極速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下, S4 I9507V的高配置將得到最大程度的發(fā)揮。 5 英寸全高清Super AMOLED 炫麗屏將承載細膩震撼的 4G 高清視頻和更多高質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用,如:高清視頻通話、高清畫質(zhì)的現(xiàn)場實況直播,甚至可以通過手機進行遠程無線授課以及遠程醫(yī)療等。
GALAXY S4 LTE( I9507V )也是將人性化與 4G高速網(wǎng)絡(luò)完美融合的智能手機杰出代表。 1300 萬像素的高清攝像頭可以讓一切美好事物盡收眼底,獨有的人性化 “ 雙鏡頭拍攝” 、 “留聲拍照 ” 、“ 軌跡拍照 ” 和“ 故事相冊 ” 功能制作出來的超大 “鮮活 ” 回憶,在4G 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下將不再有任何分享速度和存儲空間的限制,用戶可以盡情拍攝各種 “ 聲音照片” 或者 “動態(tài)照片 ” ,并隨時上傳至云端服務(wù)器或者分享給好友。
首次與國內(nèi)用戶見面的 GALAXY Note 3 Lite (N7506V )是 Note 3家族新成員,它延續(xù)了旗艦產(chǎn)品 GALAXY Note 3 的優(yōu)質(zhì)精髓,包括精美卓著的工業(yè)設(shè)計、獨有的 S Pen 流暢書寫體驗以及豐富的人性化應(yīng)用服務(wù)等。在 GALAXY Note 3 Lite 豐富的功能中, 4G高速網(wǎng)絡(luò)的價值將得到充分的體現(xiàn):四核處理器與 2G 內(nèi)存讓一切網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序得以極其流暢運行, 5.5 英寸高清屏幕讓更多內(nèi)容盡收眼底。 S Pen 的出色體驗也將得到更大程度的釋放,用戶可以使用 S Pen在三維地圖上對目標(biāo)地點進行 “ 隨心剪切” ,勾畫備注,再通過 4G 網(wǎng)絡(luò)分享給好友,指示地點不費吹灰之力。通過 S Note ,用戶還能隨時通過 4G網(wǎng)絡(luò)在云端完成筆記存取,隨時備份 S Pen記錄下的新鮮靈感與創(chuàng)意想法。
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。