一走進(jìn)LG的“Style Station”,我一臉懵逼,給虛擬化的人物穿上不同樣式的衣服,這不就是小時(shí)候玩的“換裝游戲”嗎?
通過(guò)鍵盤、鼠標(biāo)給人物穿上或脫下衣物、飾品等,比如,游戲中長(zhǎng)發(fā)女孩要去參加隆重的晚會(huì),不知道要穿什么樣的衣服,玩家的任務(wù)是為她挑選漂亮的衣服。
和傳統(tǒng)換裝游戲不同的是,這次的“游戲”中人物,是你自己。嗯,那我要試一下。
工作人員指引我要先錄入身體數(shù)據(jù)。站在鏡子前的特定位置,雙手自然下垂,有3D相機(jī)掃描我的身體。然后,我朝著相機(jī)自拍了一下。
這個(gè)“試衣間”的鏡子,可以分析我的身高,體重,三圍大小等數(shù)據(jù),并且提供穿衣的個(gè)性化建議。
這正是LG ThinQ Fit系統(tǒng)所做的。
如果有人不太了解這個(gè)系統(tǒng), 簡(jiǎn)單介紹一下。“ThinQ”,也就是ThinQ AI,它是LG推出的一個(gè)深度學(xué)習(xí)技術(shù),簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是時(shí)下熱門的人工智能技術(shù)。
回到“試衣現(xiàn)場(chǎng)”,在身體形態(tài)的數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)后,你就可以隨意挑選喜歡的衣服了。還能根據(jù)你的身材推薦合適的尺碼,如果你喜歡,下單購(gòu)買即可。
“試衣間”很酷,能夠完美避免挑衣服的盲區(qū)。但是記者了解到這目前只是概念產(chǎn)品,LG工作人員表示這個(gè)系統(tǒng)還需要不斷完善,表示2022年有望上市。
當(dāng)然,除了試衣鏡,LG還打造了以“Anywhere is Home”為主題的“ThinQ Zone”展區(qū),向人們展示了由人工智能引領(lǐng)的“舒適便利的生活”。
整個(gè)展區(qū)由智能家居、互聯(lián)汽車、3D虛擬試衣間三個(gè)組成。
科技行者記者在3D虛擬試衣間換裝之后,來(lái)到 “ThinQ Home”——智能家居展區(qū),14款OLED電視新品最吸引人的眼球——包括ZX系列(88英寸),RX系列(65英寸),WX系列(65英寸),BX系列(55/65/77英寸),ZX系列(77英寸),GX系列(55/65/77英寸),以及CX系列(48/55/65/77英寸)等七大系列。
其中88英寸、77英寸8K OLED電視的4K OLED在77、65和55英寸的基礎(chǔ)上,新增48英寸。
LG NanoCell電視產(chǎn)品線發(fā)布了包括Nano 99(65/75英寸),Nano 97(65/75英寸),Nano 90(55/65/75/86英寸),Nano 85(49/55/65/75英寸),Nano 80(49/55/65英寸)等五大系列,15款產(chǎn)品。這些新品都將支持人工智能功能,來(lái)提升電影、體育賽事、游戲的體驗(yàn)。
目前來(lái)看OLED系列搭載了ThinQ平臺(tái)的家電產(chǎn)品,具備了學(xué)習(xí)功能,不僅能夠理解分析外部環(huán)境的情況,同時(shí)還能學(xué)習(xí)分析用戶的生活模式。
LG SIGANTURE OLED R作為全球首款可卷曲電視,在去年就已經(jīng)出現(xiàn)在CES,卷曲收納方式吸足了眼球。不過(guò)今年我們?cè)贚G展區(qū)看到了更為震撼的電視秀——電視都能卷到天花板上了!
據(jù)了解,LG SIGANTURE OLED R可卷曲電視使用UHD OLED大屏幕,屏幕尺寸為65英寸。實(shí)用性也較強(qiáng),不用時(shí)收起,需要時(shí)下拉,節(jié)省容納空間。但是預(yù)計(jì)上市后的價(jià)格不會(huì)太親民。
除了彩電系列,還有有趣的餐廳機(jī)器人——從你進(jìn)入餐廳的那一刻,就有機(jī)器人把你領(lǐng)到座位上。機(jī)器人點(diǎn)餐、機(jī)器人上菜,甚至你吃的韓式面條也是由他們的機(jī)器人來(lái)制作(我問(wèn)了工作人員,除了韓式面條,是否也能制作中國(guó)的面條,但是有點(diǎn)可惜,看來(lái)還需要再多幾年發(fā)展)。
作為傳統(tǒng)汽車面板大廠的LG,也在車載顯示上有布局。
在“互聯(lián)汽車”展區(qū),LG向大家展示了新一代的車載信息娛樂系統(tǒng) Conniro。
基于 Linux 底層的 webOS Auto,并結(jié)合了高通驍龍 ADP 汽車開發(fā)平臺(tái),Conniro 車載信息娛樂平臺(tái)把安全和娛樂功能集成在新一代的互聯(lián)網(wǎng)汽車上。
這套系統(tǒng)涵蓋了車載計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)、人機(jī)界面、無(wú)線電話連接終端、語(yǔ)音識(shí)別軟件,駕駛輔助系統(tǒng)硬件、界面顯示器、車載計(jì)算機(jī)監(jiān)控軟件、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)軟件,以及相關(guān)技術(shù)和框架基礎(chǔ)架構(gòu)和驗(yàn)證測(cè)試等內(nèi)容,是一套比較成熟的解決方案。
在應(yīng)用場(chǎng)景上,現(xiàn)場(chǎng)工作人員舉了幾個(gè)簡(jiǎn)單的例子,通過(guò)連接LG電子的人工智能平臺(tái),用戶不僅可在車內(nèi)為用戶續(xù)播之前在家觀看的電視節(jié)目,各家店的工作狀態(tài)也一目了然。
走出展區(qū),寫著 “Anywhere is Home”的橫幅四處可見。作為CES的老朋友,可以說(shuō)LG存在感很強(qiáng)了。
“Anywhere is Home”這是LG今年主打的概念,期望以 AI 技術(shù)打造出全面性的智慧生態(tài)系統(tǒng),讓任何地方都有家的感覺。
在CES開幕的前一天的新聞發(fā)布會(huì)上,LG總裁兼技術(shù)官H.S.Kim就向我們描繪了人工智能發(fā)展的路線圖,建立一個(gè)包含產(chǎn)品和服務(wù)的系統(tǒng)。
H.S.Kim說(shuō)人工智能發(fā)展要經(jīng)歷這四個(gè)階段:從命令A(yù)I自己需要什么東西,到個(gè)性化推薦,再到了解你生活方方面面的“個(gè)人管家“,最后到深度學(xué)習(xí)為用戶提供更具有”探索性“的全程服務(wù)。當(dāng)然,這四個(gè)階段,都要植根于深厚的技術(shù)能力。
“LG ThinQ經(jīng)歷了這四個(gè)階段,目前已經(jīng)進(jìn)化到了更高端更智能的狀態(tài)。” H.S.Kim說(shuō)。從CES 2044平方米的展臺(tái)來(lái)看,對(duì)于AI這件事,LG這不只是說(shuō)說(shuō)。
其實(shí)不管是試衣間,還是智能家居彩電、互聯(lián)汽車等,LG打造的AI體驗(yàn)正在慢慢融入消費(fèi)者的生活。正如之前所言,“Anywhere is Home”,而筆者認(rèn)為,”Anywhere is AI, anywhere is home. ”
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(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。