早在9月4日的時候,華為就在德國柏林消費電子展覽會上帶來了自己最新的產品Ascend Mate 7,雖然在IFA上宣布了歐洲市場的售價,但是國內的售價卻遲遲沒有公布,讓不少“花粉”頗為期待。9月12日下午14時,華為在上海再一次召開了新聞發(fā)布會,公布了最新旗艦機Mate 7售價的同時,還帶來了其它的驚喜。
不少粉絲對于Mate 7都有了一定的了解,不過很多“花粉”也會存在這樣一個疑問,為何Mate系列直接從2跳到了7。除了與自身的7大賣點有關之外,也有與自己P7與G7兩款產品相互迎合的因素所在。
總結華為Mate 7的7大亮點
亮點一:6英寸大屏與83%的屏占比。在這個講究大屏與屏占比的時代,各大廠商都在屏幕上下足了功夫,這個6英寸的全高清大屏使用了JDI IPS-NEO負向液晶屏,采用了無邊界視覺設計,屏占比高達83%,對比度高達1500:1。
亮點二:一體化金屬機身配合纖薄機身。相信不少用戶都已經受夠了塑料外殼,就算做成金屬化的樣子,摸起來也非常的不爽。Mate 7 采用了一體化金屬機身設計,航空級金屬鋁材打造的金屬機身厚度僅有7.9mm,重量為185g。
亮點三:業(yè)界領先的八核GTS架構處理器。Mate 7 機身搭載的海思麒麟Kirin 925超八核處理器也是其亮點之一,這個處理器采用先進的大小核+智核的GTS架構,同時機身內部還有一個i3智能感知處理器,能夠良好的平衡使用者在玩游戲、發(fā)短信或是刷微博各個時段的功耗,配合超過100項應用的針對性優(yōu)化,能夠為手機省電高達20%-50%。
亮點四:4100mAh超大容量電池。作為續(xù)航最為關鍵的因素便是電池的容量,眾所周知,現(xiàn)今電池在達到一定毫安容量后,受到手機尺寸的影響,往上提升的極其困難。而在華為Mate 7的淺薄機身下卻隱藏這一個高達4100mAh的電池,實屬難得,華為官方給出的續(xù)航時間為普通用戶能夠使用兩天之久,長時間游戲的重度用戶達不到這個時間。
亮點五:4G LTE Cat 6讓速度變得更快。眾所周知,華為在通信領域的知名度非常之高,所以這也是其打造4G手機的一個自身優(yōu)勢所在。Mate 7應用了4G LTE Cat 6技術,理論峰值高達300Mbps。
亮點六:雙系統(tǒng)平衡私生活與工作。為了應付工作上的客戶,不少人都會有兩個QQ、微信或是微博,而一臺手機在兩個賬號之間的切換十分麻煩,并且很容易忘記某一個應用的密碼,所以此次Mate 7首創(chuàng)了雙系統(tǒng)切換這一功能,一臺機器便能夠支持雙系統(tǒng),一鍵切換,完美平衡私生活與工作,不過這個功能十一月份才會開始公測。
亮點七:360度指紋讀取技術。指紋讀取技術是一大亮點不假,不過此前不少人認為這只是為了解鎖手機,那就有些太小看這個功能了。
Mate 7的指紋識別能夠通過不同手指來進行私人文件夾與華為網盤登陸,就算用手指解開了文檔,也并非你所看到的所有文件,有效保障了用戶的隱私。此外,華為這項技術現(xiàn)今已與淘寶進行了合作,可通過指紋進行快捷支付,相比用戶名密碼的支付方式,這種方式更為便捷。當然這并不僅是為了便捷,華為與淘寶推出的全新的行業(yè)標準,讓支付變得更安全。
這款全新的旗艦機Mate 7 分為標準版與高配版,標準版配備的是2GB RAM與16GB ROM,高配版則提升至3GB RAM 與32GB ROM,最高可支持擴展至128GB。標準版國內售價為2999元,高配版售價為3699元。稍后,我們會帶來更加全面與精彩的評測。
除了Mate 7這個驚喜之外,華為還帶來了其它一些驚喜,還記得以前的P7 推出的兩個特別嗎?一個是適合女性的粉色P7還有一款則是阿森納版P7。
阿森納版P7
而此次,華為為廣大消費者帶來了全新的藍寶石版P7,最顯著特色則是其耐久性和防刮能力,由于硬度僅次于鉆石材質,相比當下主流的大猩猩玻璃屏幕更耐磨,藍寶石屏幕的防刮損能力不言而喻。這款藍寶石版國內售價為4688元。
除了最受矚目的旗艦機Mate 7和較為昂貴的藍寶石版P7之外,以亮眼的全金屬設計風格、卓越的應用體驗的G7在發(fā)布會上進行了展示,擁有太空灰、月光銀、晨曦金三種顏色可選,這款手機屬于中端產品,售價為1999元。
在4G市場的高端機方面,華為有著G7與Mate 7這兩款明星產品,在中端市場華為有著自己的G7,千元機亦有著自己別樣的產品,至此華為已經全面布局了中國4G智能手機市場。
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(shù)學推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學題目作為訓練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉移到數(shù)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(shù)學優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設備上展現(xiàn)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(xiàn),經過強化學習訓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(xiàn)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。