日前,全新上線的iPhone版QQ音樂憑借業(yè)界首創(chuàng)的歌詞翻譯功能,一直穩(wěn)居App store音樂類免費(fèi)排行榜首。歌詞翻譯功能不僅讓聽眾擺脫了聽外語歌只知其音不只其意的困擾,同時(shí)也讓想通過聽歌來學(xué)習(xí)英語韓語的同學(xué),更加的方便。搶鮮體驗(yàn)的iPhone用戶大呼過癮,讓不少Android用戶羨慕不已?,F(xiàn)在,Android用戶也可以享受到“聽得懂”的暢快體驗(yàn)了。
4月18日,QQ音樂Android 3.9.5全面發(fā)布,新版本不僅上線了Android用戶期待的歌詞翻譯功能,而且?guī)砹硕囗?xiàng)更新和升級(jí):全面優(yōu)化播放頁(yè)面、增添單曲電臺(tái)和新公共電臺(tái)的設(shè)置、新增歌手詳情頁(yè)面,給Android用戶帶來全方位的視聽體驗(yàn)。
海量英日韓金曲 歌詞翻譯一點(diǎn)就明
每天哼唱的英文歌曲你知道歌詞的意思嗎?韓劇里女主角一聽到歌曲就流淚,你懂那首歌在訴說什么嗎?復(fù)制歌詞找度娘太out啦!現(xiàn)在使用最新版QQ音樂,點(diǎn)擊歌詞界面右下角一個(gè)小小的“譯”字,就會(huì)出現(xiàn)漢語的翻譯了,再也不懂擔(dān)心聽不懂歌詞了。
目前,QQ音樂的歌詞翻譯功能提供了超過2.5萬首英、日、韓及小語種歌曲的中文翻譯歌詞,用戶只要在線收聽,中文歌詞就會(huì)同步顯示。無論你是歐美樂迷還是日韓劇迷,歌詞翻譯功能一定是你提升語言水平、感受雙語意境的聽歌利器。
全新UI優(yōu)化 視覺聽覺雙享受
手機(jī)屏幕的大小限制,往往會(huì)讓我們發(fā)生點(diǎn)擊操作失誤的情形。QQ音樂Android 3.9.5版本對(duì)正在播放頁(yè)面的全新優(yōu)化,簡(jiǎn)潔的UI設(shè)計(jì)和便捷的操作體驗(yàn),恰到好處地避免了這種失誤的發(fā)生。用戶只需輕輕的用手指進(jìn)行上下左右滑動(dòng),即可進(jìn)入歌單、專輯封面以及歌詞頁(yè)面,享受在線音樂生活。
除了功能上的創(chuàng)新優(yōu)化之外,QQ音樂還在內(nèi)容上進(jìn)行了全方位、多樣化的豐富和拓展。單曲電臺(tái)和新公共電臺(tái)的設(shè)置以及“音樂基因”功能幫你發(fā)現(xiàn)自己的音樂喜好,打造專屬于你的個(gè)人音樂主頁(yè)。
QQ音樂在iOS平臺(tái)推出了“音樂基因”、“聽歌識(shí)曲”、“歌詞翻譯”等一系列業(yè)內(nèi)首創(chuàng)功能,最大程度地滿足了樂迷們?cè)谌魏螆?chǎng)景下的聽歌需求。本次Android版QQ音樂迅速跟進(jìn),不僅滿足了Android用戶對(duì)歌詞的需求,使音樂無國(guó)界,同時(shí)也是QQ音樂全平臺(tái)布局“無處不樂”戰(zhàn)略的重要一步。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)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(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)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(jī)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(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)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(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)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(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。