隨著智能終端設(shè)備的普及,辦公場景與生活場景之間的界限變得十分模糊。例如智能手機,它在為人們的生活提供便利的同時,也讓很多商務(wù)人士可以隨時隨地的辦公。但無論是在生活中,還是在商務(wù)辦公時,很多用戶都會遇到需要單手操作手機的情況,例如:由于傷病的困擾、照顧孩子的需求或者是拎提大量的重物等等。
但面對日漸變大的手機屏幕,單手在手機上進行操作的難度也越來越高,尤其對于很多手小的女孩來說,這基本是很難完成的。其實,用戶只需要通過一個第三方的輸入法,便可輕松解決這些問題。
智能手機上的百度輸入法為單手操作手機提供了較為方便的解決方案,其內(nèi)置的單手模式,將九宮格鍵盤完美的進行了縮放,并可懸停在屏幕的任意一邊。用戶可根據(jù)使用習(xí)慣的不同,將鍵盤位置進行左側(cè)或右側(cè)的修改,更可調(diào)整單手鍵盤的尺寸大小,讓用戶可以輕松的用單手實現(xiàn)手機文字的錄入。
除單手模式外,百度輸入法還可為用戶提供滑行輸入、手寫輸入等方式,讓用戶在各種場景下均可輕松實現(xiàn)手機端文字的錄入工作。從而,令大屏手機也可提供極其便捷的交互體驗。
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學(xué)研究團隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,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。
同濟大學(xué)團隊開發(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)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時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等頂尖機構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。