隨著智能手機的普及,人們在日常的工作與生活當(dāng)中對于智能手機的使用也逐漸增多。由于使用頻率的增加,導(dǎo)致用戶對于人機交互的體驗有了更高的需求。語音助手的出現(xiàn),讓人們可以通過它更好的與手機進行交互。
但現(xiàn)有的語音助手,往往帶給用戶的并非是便捷的交互體驗,反而會由于繁瑣的操作與不太智能的體驗,令用戶覺得,使用得不那么順手。
今年發(fā)布的榮耀7很好的改善了這一體驗,采用自主研發(fā)的“智靈鍵”設(shè)計,用戶只需通過對該按鍵進行單擊、雙擊和長按三種操作,便可以啟動預(yù)先設(shè)置好的功能。默認設(shè)置下,長按智靈鍵可以打開榮耀7語音控制功能,該功能可以更加準確且智能的分析用戶下達的語音命令,例如用戶下達“發(fā)微信給某某某”的指令,榮耀7不僅可以打開微信,還能直接進入與這個人的聊天界面。
雙擊可以打開情景智能功能,該功能可根據(jù)使用者的使用習(xí)慣與瀏覽訪問的特定信息,在每天固定的時段,給出諸如“明天有雨記得帶傘”這類的人性化提示。除了實現(xiàn)默認設(shè)置下的功能,智靈鍵還可以根據(jù)用戶的需求自定義稱快捷鍵,讓用戶更方便的啟動自己較為常用的手機功能,實現(xiàn)更智能、更人性化的人機交互體驗。
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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。