對(duì)于很多人來(lái)說(shuō),靈感是一種可遇而不可求的東西,生活中大大小小的事務(wù)都可能是創(chuàng)意的源泉。尤其對(duì)于設(shè)計(jì)文字工作者而言,時(shí)時(shí)刻刻都需要靈感記錄與生活場(chǎng)景的捕捉。
對(duì)于生活場(chǎng)景的捕捉,Moto X有著一套快速獨(dú)特的方式。用戶只需快速扭轉(zhuǎn)手機(jī)兩次,就可以進(jìn)入Moto X的拍照模式。點(diǎn)擊屏幕上的任意位置,便可拍攝照片,捕捉畫(huà)面更迅速。
此外,人性功能和語(yǔ)音控制是Moto X的內(nèi)涵所在。它將Moto顯示、Moto操作、Moto助手、Moto語(yǔ)音等功能集于一身,即使手機(jī)是處于鎖屏狀態(tài),Moto X也可以語(yǔ)音指令激活,快速檢索靈感記憶。
此外,Moto X的外觀定制服務(wù)非常人性化。除了可以定制手機(jī)后蓋的材質(zhì)、顏色,用戶還可以在線通過(guò)Moto Maker服務(wù)定制手機(jī)的壁紙、內(nèi)存、個(gè)性簽名和配件等,極大彰顯用戶的個(gè)性。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)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(wú)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(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)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(wèn)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(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)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(wú)法有效利用視覺(jué)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(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)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。