3月1日消息,虽然可能要到9月份才发布,但目前下一代iPhone已经有了各种传闻。最新一条是,它会有多个版本,其中有个双摄像头版,名字叫iPhone Pro。
在今年1月时候,曾有产业链认识认为,苹果公司今年会有多款iPhone系列新品,包括传闻许久的小屏幕手机iPhone SE,以及4.7英寸的iPhone 7,另外5.5英寸的iPhone 7 Plus将会有两种版本,单摄像头以及双摄像头版。
这些传闻并非空穴来风,去年苹果收购了一家名叫LinX的公司,而LinX的一项技术证实双摄像头取景,在小型设备上做出更好画质。
双数学题欧式iPhone自2007年发布以来从未有过的改变,它可能命名为“iPhone Pro”,据说苹果公司正考虑iPhone的名字来区分这些不同的设备。
产品线多元化已经是不可逆转的趋势,这点,实际与“乔帮主”在不在世并无关联, 以苹果今天的市值,他们必须作出更多样化的产品去赢得用户,观察之前iPod音乐播放器,Mac电脑,无一不是如此。
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究团队开发了SPIRAL框架,通过让AI与自己对弈零和游戏来提升推理能力。实验显示,仅训练AI玩简单扑克游戏就能让其数学推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且无需任何数学题目作为训练材料。研究发现游戏中的三种推理模式能成功转移到数学解题中,为AI训练提供了新思路。
同济大学团队开发的GIGA-ToF技术通过融合多帧图像的"图结构"信息,创新性地解决了3D相机噪声问题。该技术利用图像间的不变几何关系,结合深度学习和数学优化方法,在合成数据集上实现37.9%的精度提升,并在真实设备上展现出色泛化能力,为机器人、AR和自动驾驶等领域提供更可靠的3D视觉解决方案。
伊利诺伊大学研究团队通过对比实验发现,经过强化学习训练的视觉语言模型虽然表现出"顿悟时刻"现象,但这些自我纠错行为并不能实际提升推理准确率。研究揭示了AI模型存在"生成-验证差距",即生成答案的能力强于验证答案质量的能力,且模型在自我验证时无法有效利用视觉信息,为AI多模态推理发展提供了重要启示。
MIT等顶尖机构联合提出SparseLoRA技术,通过动态稀疏性实现大语言模型训练加速1.6倍,计算成本降低2.2倍。该方法使用SVD稀疏性估计器智能选择重要计算部分,在保持模型性能的同时显著提升训练效率,已在多个任务上验证有效性。