近日,在重慶、成都、武漢、鄭州、長(zhǎng)沙、杭州、沈陽(yáng)、南京、太原、石家莊等十大城市同時(shí)開啟的“品G7 享自在”華為G7十城線上體驗(yàn)招募活動(dòng)完美收官。據(jù)了解,每一站活動(dòng)中,華為都招募了3名手機(jī)深度體驗(yàn)員,親身感受華為G7真機(jī)帶來(lái)的超凡體驗(yàn),專享為期近一周試用體驗(yàn)。體驗(yàn)員在分享有趣的使用體驗(yàn)后,經(jīng)過(guò)評(píng)比,一名幸運(yùn)兒會(huì)獲得華為G7晨曦金版一臺(tái),入圍的優(yōu)秀作品則在十大城市地方性網(wǎng)站巡展,豐厚的禮品引來(lái)眾多網(wǎng)友關(guān)注和參與。
此次活動(dòng)的“明星”是華為“三7“4G力作——華為G7。這款自上市以來(lái)就持續(xù)熱銷不打烊的產(chǎn)品,以全金屬一體化機(jī)身、優(yōu)質(zhì)拍照、雙4G、EMUI3.0和超強(qiáng)續(xù)航等優(yōu)勢(shì)博得消費(fèi)者好評(píng)。
G7采用了全球領(lǐng)先的NMT一體化成型工藝打造出纖薄至美的全金屬一體化機(jī)身,業(yè)界領(lǐng)先的極速雙4G技術(shù)加上智能雙天線技術(shù)的輔助,為用戶帶來(lái)4G時(shí)代的超凡網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。而媲美單反的拍照體驗(yàn)更是讓諸多的G7粉對(duì)它愛(ài)不釋手,索尼第四代BSI 1300萬(wàn)像素主攝像頭和500萬(wàn)像素前置攝像頭的硬件組合配以內(nèi)置的SmartAE技術(shù)帶來(lái)的自動(dòng)曝光功能,呈現(xiàn)高效的實(shí)物還原效果。同時(shí)搭載的全新EMUI 3.0操作系統(tǒng)及3000mHA大容量電池在為用戶帶來(lái)人性化操作體驗(yàn)的同時(shí),更以強(qiáng)勁的續(xù)航為用戶保駕護(hù)航。
事實(shí)上,華為在十大城市開展的G7體驗(yàn)招募活動(dòng),不僅旨為廣大消費(fèi)者提供了親身感受G7超凡魅力機(jī)會(huì),更是華為希望創(chuàng)建和消費(fèi)者之間的最佳溝通平臺(tái)。據(jù)了解,活動(dòng)伊始,各地網(wǎng)友紛紛報(bào)名參與,當(dāng)?shù)孛襟w也對(duì)火爆參與情況進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤報(bào)道。如今活動(dòng)已經(jīng)完美收官,業(yè)內(nèi)人士指出,“品G7 享自在“華為G7體驗(yàn)活動(dòng)之所以如此受關(guān)注,得益于華為一直秉承的“以消費(fèi)者為中心”理念,拒絕華而不實(shí)的營(yíng)銷模式,做到了真正的走到消費(fèi)者中去。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(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。