韩国电子巨头三星电子周一宣布,为了能够在美国市场与苹果展开竞争、蚕食苹果iPhone市场份额,三星在美国市场推出了购“Galaxy S5、送大礼”促销活动。
三星公司称,订购三星Galaxy S5的美国客户,在今年4月份接到这款智能手机时,可以享受三星提供的价值超过500美元的多重礼包服务。这些“免费的、长期溢价”服务包括:1年的“Run Keeper”个人健身教练应用高级订阅,6个月的《华尔街日报》电子版订阅,3个月的高级LinkedIn账户,3个月的Evernote高级服务,3个月容量为1TB的Bitcasa免费云存储服务,此外还包括其他一些服务。总体而言,三星将为Galaxy S5美国用户提供的免费赠品超过了500美元。
在上月刚刚结束的移动通信世界大会(MWC)上,三星发布了最新旗舰智能手机 Galaxy S5。 预计将在今年4月份正式上市的Galaxy S5 配备了5.1英寸显示屏、指纹扫描仪、心率传感器,搭载Android 4.4 KitKat(奇巧)系统。尽管Galaxy S5外观上缺乏创新,但CNET评测分析师杰西卡·多尔库尔(Jessica Dolcourt)对Galaxy S5仍赞美有加,他称,迄今为止,Galaxy S5是“一款优秀设备,该设备可以让三星在蜂拥的智能手机市场上处于或接近顶端”。
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这项研究探索了如何通过"LLM情境调节"和"持续工作流程提示"技术来提高大型语言模型在验证化学分子式时的准确性。研究者发现,普通提示方法往往不可靠,因为LLM倾向于自动"纠正"错误而非指出它们。然而,通过精心设计的情境调节提示,研究成功引导Gemini 2.5 Pro不仅识别出文本中的错误,还发现了之前人工审阅未察觉的图像中的分子式错误。这一概念验证研究表明,即使不修改模型本身,也能通过适当的提示策略显著提高LLM在科学技术文档细节验证中的表现。
复旦大学研究团队开发的uLLSAM模型成功将多模态大语言模型(MLLMs)与分割一切模型(SAM)结合,解决了显微镜图像分析的跨域泛化难题。通过创新的视觉-语言语义对齐模块(VLSA)和语义边界正则化(SBR)技术,该模型在9个领域内数据集上提升了7.71%的分割准确度,在10个从未见过的数据集上也展现了10.08%的性能提升。这一统一框架能同时处理光学和电子显微镜图像,大大提高了生物医学图像分析的效率和准确性,为科研人员提供了强大的自动化分析工具。
斯坦福大学等机构研究团队利用强化学习训练大语言模型,使其能够优化汇编代码性能。研究构建了8,072个程序的数据集,并通过近端策略优化(PPO)训练模型生成既正确又高效的汇编代码。实验表明,训练后的Qwen2.5-Coder-7B-PPO模型实现了96.0%的测试通过率和1.47倍平均加速比,超越包括Claude-3.7-sonnet在内的所有其他模型。研究发现模型能识别编译器忽略的优化机会,如用单一指令替代整个循环,为性能敏感应用提供了有价值的优化途径。
这项研究提出了一种改进的声乐效果风格迁移方法,通过在推理时间优化过程中引入高斯先验知识,解决了传统ST-ITO方法忽视参数合理性的问题。研究团队基于DiffVox数据集构建了专业效果器参数分布模型,将风格迁移转化为最大后验概率估计问题。实验结果表明,该方法显著优于基准方法,参数均方误差降低了33%,并在主观听感测试中获得最高评分。这一创新为音频处理领域融合数据驱动和专业知识提供了新思路。