
经过1天的发布会、采访,我和ZDNet李钧主编认为今天CES说了12个以下的不:
1、英特尔的无线嵌入式芯片对自已是电脑CPU芯片厂商说了不;
2、英特尔对人机交换全指的触控说了不;
3、英特尔嵌入式对单操作系统说了不;
4、英特尔对制作大片只属于技术专家说不,未来平民也可用普通PC的浸入式体验用自己的创意做大片;
5、英特尔对只能用专用设备做3D打印说不;
6、英特尔对手机安全技术收费说不;
7、英特尔对引起战争的半导体材料的使用和商业价值说不;
8、三星对平面电视说不,推出105英寸曲面电视;
9、夏普对4K技术应用说不;
10、LG、三星、索尼、夏普对60英寸以下电视屏说不;
11、美、德、日头号汽车厂商对非联网的汽车说不;
12、华为对6英寸屏幕以下手机说不,发布4G制式 6.1英寸手机。
好文章,需要你的鼓励
GeoVerse融合几何潜在扩散模型与Wan2.2视频生成先验,并引入全局空间记忆机制,实现了跨视角一致、生成质量高且推理速度快的新视角合成,在多个数据集上大幅超越现有方法GLD。
本文解读TT-VidT,一种通过分离外观锚点与动作令牌、结合Diff Compression训练目标的视频自监督方法。在24种架构目标组合的受控实验中,仅TT3D与Diff Compression搭配才能进入强动作敏感区,且计算量比同类方法降低近一半。
Q&A Q1:Imprint Reader是什么? A:Imprint Reader是上海人工智能实验室团队开发的模型,通过SMaRT训练方法学会读取另一个模型冻结的权重更新,把参数层面的变化翻译成自然语言描述,判断这次更新到底注入了什么知识或诱导了什么行为习惯。 Q2:MetaEdit能做什么? A:MetaEdit能把Reader对目标行为的梯度信号迁移到原始模型上,不需要任何目标任务的训练数据,只用一句行为描述就能定向调整模型参数,已经在安全性拒绝率调节、数学推理风格转变和工具调用能力提升上验证过效果。 Q3:Imprint Reader读权重更新的准确率高吗? A:目前还不高,知识类目标的Pass@100只有2%,行为类目标是16%,说明自由生成描述的可靠性有限,但相比原始模型完全答不出来的0%基线,已经证明了权重更新的自然语言读取是可行的。
统一多模态模型能看也能画,理论上该会自我修正。本论文提出UMM-Reflection,用整条轨迹的强化学习联合训练诊断和修图能力,GenEval提升12分,且迁移到多个未训练基准,揭示RL提升的是选择可靠性而非新能力。