在近年來的智能手機(jī)市場中,商務(wù)級(jí)手機(jī)與消費(fèi)級(jí)手機(jī)的界限日漸模糊。高配置的旗艦產(chǎn)品在擁有更加強(qiáng)悍的娛樂功能的同時(shí),也的確會(huì)給商務(wù)辦公帶來更便捷的使用體驗(yàn)與極速的辦公效率。
摩托羅拉在那個(gè)智能手機(jī)還未嶄露頭角的年代,向來是商務(wù)人士使用手機(jī)的首要選擇。而去年,隨著摩托羅拉投入聯(lián)想的懷抱回歸中國市場后,旗下推出的Moto X依舊延續(xù)了適合商務(wù)人士的定位,隨后的Moto G也覆蓋了中低端市場。而今天我們要來體驗(yàn)的是摩托羅拉回歸中國市場后推出的高端商務(wù)級(jí)旗艦機(jī)——Moto X Pro。
初見Moto X Pro,一定會(huì)讓你想起Nexus 6。兩款手機(jī)無論是從造型到配置,從內(nèi)部運(yùn)行系統(tǒng)再到使用體驗(yàn),都驚人的相似。但由于Moto X Pro主打中國市場,所以相比Nexus 6更好的進(jìn)行了本土化,更適合在國內(nèi)使用。
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新加坡國立大學(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。