由工信部主辦的“2014年中國國際信息通信展覽會”在本月23日正式拉開帷幕,本屆展覽會展出規(guī)模近45000平米,吸引了來自世界各地的近500家企業(yè)齊聚北京,當(dāng)然三星也不能錯過這一機會。
三星帶來了旗下智能手機、平板電腦、數(shù)碼相機、筆記本電腦的旗艦產(chǎn)品,還聯(lián)合了中國銀聯(lián)重磅推出的NFC手機支付服務(wù)一同亮相。
要說三星展臺最引人注目的區(qū)域,非Galaxy Note 4/Edge莫屬。PS:這兩款設(shè)備均在9月初發(fā)布。
Galaxy Note 4延續(xù)了Note系列大屏的特點,搭載了分辨率為2560×1440的SUPER AMOLED 5.7英寸屏幕,配有主頻為2.7GHz的驍龍805四核處理器和1.9GHz三星八核處理器兩個版本,并搭配3GB運行內(nèi)存,擁有前置370萬、后置1600萬像素攝像頭。
Galaxy Note Edge的最大亮點在于曲面?zhèn)绕猎O(shè)計,也就是屏幕右側(cè)為曲面屏,可以單獨顯示App圖標。
現(xiàn)場還設(shè)有三星與銀聯(lián)推出的NFC手機支付服務(wù)的體驗環(huán)節(jié),用戶使用該服務(wù)后,能將信用卡、借記卡等卡片模擬到手機中,從而實現(xiàn)手機與銀行卡的“合而為一”,給用戶提供更為便捷的體驗。
2014年可以說是三星平板電腦急劇躍進的一年,從年初的GALAXY Tab PRO系列平板電腦,再到年中的GALAXY Tab S,三星在用行動重新定義“視”界。
GALAXY Tab PRO系列平板電腦主要賣點在移動商務(wù)辦公領(lǐng)域,三星展臺也設(shè)有GALAXY Tab PRO的最佳辦公處理方案。
由GALAXY Tab S組成的“視覺之旅”展示墻也吸引了很多觀眾的目光。GALAXY Tab S有兩個尺寸,分別是8.4英寸和10.5英寸。兩種尺寸的GALAXY Tab S都搭載了Exynos 5420八核處理器,擁有800萬與210萬像素攝像頭搭配,3GB內(nèi)存,支持micro SD卡拓展容量。而且10.5英寸與8.4英寸分別內(nèi)置了7900mAh和4900mAh大容量電池,官方稱續(xù)航都可達11小時以上。而Super AMOLED炫麗屏也是GALAXY Tab S的最大亮點,其提供了豐富寬廣的色域、質(zhì)感深邃的畫面對比度以及超快的屏幕響應(yīng)速度,高調(diào)的呈現(xiàn)出了GALAXY Tab S一眼可辨的視覺體驗優(yōu)勢。
三星主打輕薄而又兼顧性能的ATIV系列產(chǎn)品,以豐富的產(chǎn)品線布局滿足了不同用戶的需求。
ATIV Book9 Plus、ATIV Book9 Style、ATIV Book 9 Lite以及ATIV Book M都“悉數(shù)亮相”。
此外,GALAXY ALPHA、高端旗艦智能相機NX30等設(shè)備也均有參展。
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。