2014年的魅族,自從黃章復(fù)出后,已經(jīng)發(fā)布了兩款旗艦手機——MX4和MX4 Pro。
作為魅族今年推出的第二款旗艦級智能手機產(chǎn)品,MX4 Pro憑借2K屏幕、指紋識別、Hi-Fi音質(zhì)等諸多的特色以及2499元的售價,在兩千元以上的智能手機市場中,頗具競爭力。
而這樣一款頗具競爭力的旗艦智能手機,實際的用戶體驗究竟如何呢?經(jīng)過幾天的試用體驗,在本文中跟大家談?wù)凪X4 Pro在辦公生活中的表現(xiàn)。
與之前的MX4相比,MX4 Pro擁有更加強勁的配置,如下表:
從表中可以看到,此次魅族MX4 Pro在硬件上進(jìn)行了一定的升級,具體表現(xiàn)后文中會具體描寫。
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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。
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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。