但記者的負擔也很大,以往不僅要帶著相機、筆記本、手機,甚至還要帶各種鏡頭,而且對于網絡的依賴能力非常之強。
在拍照后,拍下的照片和攝像機拍下的視頻都需要復制到 PC 上,無論是自己編輯還是傳回后方,資源復制、傳輸的過程十分麻煩。
如果使用平板設備,就恰好能解決圖片視頻資源傳輸費時的問題。比如,新聞圖片的拍攝,主流平板設備的圖片像素、尺寸就可以滿足平面媒體和網絡媒體的出版要求。或者是在遇到一些突發(fā)狀況的時候,相機沒有隨身攜帶,還可借助手機及時完成抓拍,通過云盤直接傳輸到自己的設備當中。
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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。