科技博客網(wǎng)站9to5Mac刊文稱,蘋果在全球開發(fā)商會議(以下簡稱“WWDC”)上公布的iOS 8為Safari瀏覽器增添了一項利用iOS設(shè)備攝像頭掃描信用卡的功能。
這一功能可以取代用戶輸入信用卡信息的過程。攝像頭拍攝的信用卡圖像會被內(nèi)置的光學(xué)字符識別(以下簡稱“OCR”)軟件轉(zhuǎn)換為文本信息。假定OCR過程很精確,這一功能將節(jié)省用戶人工輸入信用卡信息的時間。
但蘋果在移動支付領(lǐng)域落后于其他廠商。蘋果iOS設(shè)備尚不支持NFC(近距離通信)技術(shù),這一技術(shù)允許移動設(shè)備用于移動支付,Android很久以前就支持NFC。蘋果只是在2012年發(fā)布了Passbook應(yīng)用,在數(shù)字錢包領(lǐng)域邁出了一小步。
移動支付和數(shù)字錢包還是一個新興的領(lǐng)域,多家廠商推出了多款不同的產(chǎn)品,遠(yuǎn)未實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化。消費者對NFC興趣不大,主要原因是廠商在簡化支付過程方面做得還很不夠。
但是,像Apple這樣的科技巨頭在移動支付領(lǐng)域的努力,將推動消費者對移動支付技術(shù)的興趣,以及移動支付技術(shù)的普及。除向第三方開發(fā)商開放Touch ID指紋傳感器外,蘋果在WWDC上沒有披露更多有關(guān)移動支付的消息。
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。