亞馬遜首家運(yùn)動(dòng)相機(jī)館于今天正式上線(xiàn),涵蓋各類(lèi)運(yùn)動(dòng)相機(jī)、無(wú)人機(jī)、拍立得、運(yùn)動(dòng)相機(jī)配件等周邊酷玩產(chǎn)品。一同亮相的還有GoPro新品Hero4 Session在中國(guó)首秀,該產(chǎn)品已開(kāi)始預(yù)售,價(jià)格2998元,于7月27日正式發(fā)售。
左為亞馬遜中國(guó)副總裁李巖川 右為GoPro亞太區(qū)銷(xiāo)售與市場(chǎng)總經(jīng)理鐘平滔攜GoPro Hero4 Session
首批登陸的600余件選品包括,GoPro、大疆、寶麗來(lái)、富士、佳能、卡西歐、柯達(dá)、AEE、EEEKit、Fotodiox、SP Gadget等全球20多家專(zhuān)業(yè)運(yùn)動(dòng)類(lèi)相機(jī)及配件裝備品牌。
大疆無(wú)人機(jī)
“盡管手機(jī)的銷(xiāo)售使卡片相機(jī)銷(xiāo)售下滑,但2015年上半年與去年同期相比,亞馬遜中國(guó)的運(yùn)動(dòng)相機(jī)銷(xiāo)量和銷(xiāo)售額分別實(shí)現(xiàn)了4倍和6倍的快速增長(zhǎng)。”亞馬遜中國(guó)副總裁李巖川指出,這主要是因?yàn)楝F(xiàn)在極限和戶(hù)外運(yùn)動(dòng)的盛行,和明星效應(yīng)的帶動(dòng)。
近年來(lái)極限運(yùn)動(dòng)的火爆程度,讓專(zhuān)為極限運(yùn)動(dòng)打造的運(yùn)動(dòng)相機(jī)在市場(chǎng)中層出不窮。根據(jù)捷孚凱(GFK)市場(chǎng)咨詢(xún)公司對(duì)中國(guó)相機(jī)市場(chǎng)的調(diào)研顯示,2015年第一季度與2014年同期相比,運(yùn)動(dòng)相機(jī)單品銷(xiāo)量在整體便攜式相機(jī)行業(yè)中的銷(xiāo)量占比由6%上漲至16%,且運(yùn)動(dòng)相機(jī)的銷(xiāo)售額環(huán)比增長(zhǎng)了2.3倍。
GoPro Hero4 Session是GoPro最新款相機(jī),也是目前為止最小和最輕的GoPro,與Hero 4相比體積縮小了50%、重量輕40%,同時(shí)自帶防水功能,深度可以達(dá)到10米,無(wú)待機(jī)功能的設(shè)計(jì)能更好的節(jié)省工作時(shí)間。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
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。