據(jù)可靠消息來源表示,微軟近期已調(diào)整了有關(guān)開始菜單的計(jì)劃,在即將發(fā)布的Windows 8.1 Update 2更新中,微軟最終不會為用戶提供一個回歸的Windows 8新開始菜單了。
直到最近,微軟還一直有望在其Windows 8.1的第二次更新中添加一個新的“迷你”開始菜單。據(jù)傳聞稱,微軟計(jì)劃將Windows 8.1 Update 2更新定于今年8月發(fā)布。
據(jù)悉,微軟的操作系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)已決定推遲微軟自主開發(fā)的開始菜單的交付時間,并決定在研發(fā)代號為“Threshold”(閾值)的下一代Windows的“重大”發(fā)布活動中推出此項(xiàng)功能。“Threshold”(閾值)預(yù)計(jì)將在2015年4月發(fā)布,目前還不確定它最終是否會被稱為Windows 9。目前還不清楚該開始菜單的推遲是因?yàn)檫@項(xiàng)功能還未完全研發(fā)成功而導(dǎo)致計(jì)劃變更,還是另有原因。
微軟仍在按計(jì)劃全速前進(jìn),想辦法令其Windows 8.x操作系統(tǒng)變得更加兼容,使其適用于那些使用鼠標(biāo)和鍵盤以及習(xí)慣用過去Windows系統(tǒng)迭代產(chǎn)品的用戶。而微軟的這一戰(zhàn)略從未改變過。
微軟開發(fā)的全新開始菜單將不同于Windows XP/VISTA/Windows 7的開始菜單,它有望為用戶帶來一些我們熟悉且同時整合了Windows 8 Metro風(fēng)格開始屏幕的設(shè)計(jì)理念。(對那些更喜歡傳統(tǒng)Windows開始菜單體驗(yàn)的用戶來說,市場上也有一些第三方開發(fā)的Windows 8開始菜單,包括Stardock軟件商推出的Start8軟件,以及Pokki Windows 8開始菜單應(yīng)用。)
在微軟于四月初舉辦的BUILD開發(fā)者大會上,負(fù)責(zé)管理微軟操作系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)的微軟執(zhí)行副總裁特里·邁爾森(Terry Myerson)展示了該開始菜單的實(shí)體模型,并指出,微軟將會令開始菜單重返Windows,作為其操作系統(tǒng)“下一次迭代”的一部分。不過他并未明確指出這是否意味著在該公司的內(nèi)部計(jì)劃中,“下一次迭代”的操作系統(tǒng)指的是Windows8.1 Update 2還是Threshold,但基于今年4月晚些時候透露的消息,微軟的內(nèi)部計(jì)劃是將開始菜單作為其Windows8.1 Update 2更新的一部分的。
今年四月初,邁爾森還展示了一個新的選項(xiàng),能夠允許用戶選擇在桌面上運(yùn)行Metro風(fēng)格的應(yīng)用或Windows Store應(yīng)用。此外,據(jù)悉,窗口模式的Metro風(fēng)格應(yīng)用功能仍只可能在Threshold中推出,而非Windows8.1 Update 2更新。
那么Windows8.1 Update 2將會有哪些更新變化呢?它的用戶界面會不會有什么變化?是否會有另外一個編程接口工具和可靠性的改進(jìn)呢?這些問題目前均尚不清楚。
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學(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"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實(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顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗(yàn)證有效性。