技術為Note7的3,500mAh大電池快速充電。
Qualcomm Technologies, Inc.產品管理高級副總裁Alex Katouzian表示,“Qualcomm Technologies 和三星有悠久的合作歷史,我們將繼續(xù)攜手向消費者提供優(yōu)質的移動體驗,我們很高興借助Galaxy Note7再次帶來這樣的體驗。強勁的驍龍820處理器搭配安全人眼生物識別技術,為用戶提供唾手可得的真正下一代移動體驗。”
三星電子移動通信事業(yè)部多媒體研發(fā)集團副總裁Hyungsuk Kim表示,“我們很高興能夠提供具有安全虹膜掃描特性的智能手機。我們與Qualcomm Technologies工程師密切合作,為生物識別技術提供安全保障。用戶可以輕松地使用他們的眼睛解鎖手機或進行移動支付,同時安心利用最新移動技術保護個人和專業(yè)數(shù)據(jù)。”
三星Galaxy Note7將從8月19日開始上市銷售,將提供珊瑚藍、鉑金、鈦銀和瑪瑙黑四種顏色版本。
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新加坡國立大學研究團隊開發(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,僅訓練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學題目作為訓練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉移到數(shù)學解題中,為AI訓練提供了新思路。
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伊利諾伊大學研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經過強化學習訓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等頂尖機構聯(lián)合提出SparseLoRA技術,通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓練加速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練效率,已在多個任務上驗證有效性。