由于蘋果最近更新了其用于iPhone和iPad的官方播客應用Podcasts,將Siri整合到了Podcasts應用當中,如今iPhone和iPad用戶可通過Siri語音助手對Podcasts進行語音控制。
周四,蘋果官方播客應用Podcasts的iOS版迎來2.1版的升級,添加Siri支持。用戶只需通過Siri助手說出“播放播客”,便可一個接一個地播放用戶所有的視頻音樂播客。此外,用戶也可以要求播放某一特定的播客,說出特定的電臺或播客名即可,例如“播放Relaxation Meditation電臺播客”。
除此以外,如今該播客應用還整合了蘋果CarPlay車載系統(tǒng),用戶可通過iOS 7中的共享功能AirDrop分享鏈接。與此同時,通過點擊播放按鈕,用戶可以隨時播放電臺列表中的任一項。
此外,蘋果在這次更新中還改進了Podcasts應用的內容瀏覽及管理體驗。
Podcasts為用戶新增了一個“未播放”標簽,上面會列出所有用戶已下載但尚未收聽的內容。還有一個新的“提要”標簽,能夠顯示等待下載或播放的播客。用戶還可以保存一些劇集以便離線播放,并可選擇在播放后自動刪除,隨后輕點播客和單集描述中顯示的鏈接,還可在Safari中打開。
此次更新還修復了一些漏洞,解決了在與iTunes同步后的播客回放問題,并提高了下載播客的穩(wěn)定性。
蘋果還在最新更新的iTunes 11.2中調整了其播客功能,能幫助用戶更好地瀏覽和管理播客片段。如果你想在電腦和iPhone或iPad之間同步播客片段,并已安裝了最新版本的播客應用,那么蘋果建議您將iTunes更新到iTunes 11.2。
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學研究團隊開發(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,僅訓練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數學推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數學題目作為訓練材料。研究發(fā)現游戲中的三種推理模式能成功轉移到數學解題中,為AI訓練提供了新思路。
同濟大學團隊開發(fā)的GIGA-ToF技術通過融合多幀圖像的"圖結構"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機噪聲問題。該技術利用圖像間的不變幾何關系,結合深度學習和數學優(yōu)化方法,在合成數據集上實現37.9%的精度提升,并在真實設備上展現出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學研究團隊通過對比實驗發(fā)現,經過強化學習訓練的視覺語言模型雖然表現出"頓悟時刻"現象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準確率。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等頂尖機構聯(lián)合提出SparseLoRA技術,通過動態(tài)稀疏性實現大語言模型訓練加速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練效率,已在多個任務上驗證有效性。