在去年的CES上,我们就看到了大量的4K设备,而本届CES上,以三星、LG为代表的韩国厂商也展示了更多的4K设备,即便是不在4K主战场发力的夏普,也在其Q+电视上提供了4K播放的能力。在硬件已经就绪的情况下,软件并没有跟上脚步,4K源的匮乏仍然制约了4K的全面爆发。
解决源的问题除了需要电影制作发行公司的努力之外,还需要普通用户能够大量的创建4K视频,作为最流行的视频拍摄工具,手机当仁不让的承担起了主要的责任,去年,支持4K录制的手机开始上市,比如三星Galaxy Note3,其采用了高通骁龙800处理器平台,现在,高通致力于为未来的手机产品全面提供4K录制的支持,在CES2014上,高通也演示了这样的成熟方案。
另一方面,高通还在CES2014上推出了骁龙802平台,这个平台的主要承载终端是智能电视,它的主频为1.8GHz,采用四核设计,在功能特性上,大致和骁龙800、骁龙805相当,不过值得注意的是,骁龙802可以通过Hollywood Quality Video技术将普通的1080P视频实时转换成为接近于4K质量的视频,这个功能将极大的拓展了4K的源。
当然,目前4K全面普及仍然存在一些障碍,主要有两点,第一是大屏幕4K播放设备的价格仍然较高,距离主流市场仍然有一定的距离,第二是存储成本,尤其是手机存储成本,对于4K应用来说,仍然不够低廉,记者尝试录制了一段10秒钟的4K视频,就占据了60M的存储空间,一段三五分钟的视频就要占据上GB的空间,对于目前出货最大的16G容量手机而言,是个巨大的挑战。
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。