在CES 2015 TCL發(fā)布會(huì)上,TCL集團(tuán)副總裁、TCL多媒體CEO郝義與QD VISION 首席執(zhí)行官Jason Carlson一起為大家揭開了TCL H9700量子點(diǎn)電視的神秘面紗:從音質(zhì)和畫面來詮釋何為量子但是。
TCL CEO郝義與QD VISION CEO:Jason Carlson,一起揭開TCL H9700神秘面紗
憑借時(shí)尚的造型、卓越的色彩以及平易近人的價(jià)格,TCL 量子點(diǎn)電視H9700目前已在中國(guó)市場(chǎng)收獲了不俗的銷量。 “TCL 量子點(diǎn)電視H9700深受中國(guó)消費(fèi)者的歡迎和喜愛,我們期待在今年春天將它推向更廣闊的市場(chǎng)。” 全球第三大最暢銷電視品牌TCL多媒體首席執(zhí)行官郝義表示,“相信市場(chǎng)會(huì)為高品質(zhì)、高性價(jià)比的產(chǎn)品佐證。”
TCL H9700量子電視
TCL多媒體和QD Vision公司在美國(guó)拉斯維加斯當(dāng)?shù)貢r(shí)間1月5日宣布,去年12月剛剛登陸中國(guó)市場(chǎng)的全新55寸4K超高清量子點(diǎn)電視將很快在歐洲、亞洲等目標(biāo)市場(chǎng)上市銷售。這款目前市場(chǎng)上最為領(lǐng)先的量子點(diǎn)電視采用了來自QD Vision公司的Color IQ光學(xué)技術(shù),展現(xiàn)出絕佳的色彩表現(xiàn)。
“QD Vision公司的Color IQTM技術(shù)是能夠以兼具節(jié)能和低成本的配置來提供全色域色彩的量子點(diǎn)電視解決方案。” QD Vision公司市場(chǎng)與業(yè)務(wù)發(fā)展部副總裁Matt Mazzuchi表示,“我們十分榮幸能夠與TCL公司如此緊密地合作,共同將電視帶入全新的量子點(diǎn)時(shí)代。”
據(jù)悉,Color IQTM量子點(diǎn)技術(shù)幫助TCL H9700量子點(diǎn)電視實(shí)現(xiàn)了110% NTSC全色域的色彩表現(xiàn)。目前,大多數(shù)主流的液晶電視僅能提供60-70%的NTSC色域標(biāo)準(zhǔn)。TCL和QD Vision公司的攜手合作為市場(chǎng)帶來了僅需液晶電視價(jià)格的全色域尖端電視。
在發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng),全場(chǎng)觀眾除了見識(shí)到這款量子電視的逼真色彩外,TCL集團(tuán)副總裁、TCL多媒體CEO郝義沒有借助任何外放設(shè)備,使用電視原聲為大家播放了一首歌曲,展示了其電視大音量及高品質(zhì)音色的另一優(yōu)勢(shì)。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)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(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)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(jī)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(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)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(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)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(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。