在科技飛速發(fā)展的今天,各個(gè)職業(yè)的辦公方式都有了極大的改變。設(shè)計(jì)人員,是一個(gè)企業(yè)中創(chuàng)新與創(chuàng)造能力的集中體現(xiàn)。無(wú)論是產(chǎn)品設(shè)計(jì),還是網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì),或是其他方面的設(shè)計(jì)等等,靈感與創(chuàng)意才是第一生產(chǎn)力。
但在實(shí)際工作中,靈感和創(chuàng)意并不是那么的“聽(tīng)話”。往往在需要的時(shí)候,總是很難發(fā)現(xiàn)它們的蹤跡。相反,在生活中,也許隨時(shí)會(huì)迸發(fā)出不錯(cuò)的靈感與創(chuàng)意,但卻由于缺少記錄,或在手頭沒(méi)有方便記錄的工具,從而導(dǎo)致優(yōu)秀的靈感與創(chuàng)意的流失。
Fitty Three公司最近發(fā)布了一款A(yù)PP配套的外設(shè)藍(lán)牙觸控筆Pencil,該款外設(shè)搭配Paper APP使用,可以輕松的將iPad變?yōu)殡S身速寫本,從而幫助設(shè)計(jì)師們解決無(wú)法記錄工作、生活中隨時(shí)產(chǎn)生的靈感與創(chuàng)意的問(wèn)題。
Pencil采用完全擬物化的設(shè)計(jì),無(wú)論是外觀還是使用體驗(yàn)上,都如同真實(shí)畫筆一樣。用筆尖進(jìn)行繪畫,而翻轉(zhuǎn)過(guò)來(lái)以后,即可用筆頭擦去畫錯(cuò)的位置,整個(gè)創(chuàng)作過(guò)程自然、順滑。另外,Pencil可通過(guò)Paper APP內(nèi)置的“Kiss to pair”功能,輕松實(shí)現(xiàn)與Paper的藍(lán)牙連接,令你的iPad隨時(shí)變?yōu)殡S身速寫本,隨時(shí)記錄設(shè)計(jì)師突發(fā)的靈感與創(chuàng)意。配合Paper內(nèi)置的分享平臺(tái),設(shè)計(jì)師還可通過(guò)在他人設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上進(jìn)行二次創(chuàng)作,從而啟發(fā)出新的靈感與創(chuàng)意。
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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。