今天,中国 Android手机娱乐搜索平台豌豆荚与 Android 原生图库应用Android Gallery开发商 Cooliris 合作,在中国推出 Cooliris Android 版应用。
Android Gallery在美国拥有超过 4000 万用户。而其另一款相片库应用 Cooliris 此前在 iOS 平台已大获成功,连接超过40亿张照片和20个社群平台,包括新浪微博,腾讯微博,百度云和人人网等。今天起,Android 用户也能够收集、整理、协作、并有选择地共享所有分散在各个社交网络和云服务上的照片,Cooliris Android 版现已提供简体中文和日文版本。
随着 Cooliris Android 版的发布,Android用户可以在一个平台上连接其所有照片来源。通过Cooliris 3D墙功能,用户可以通过原生的 Android 操作界面选择性地分享并浏览特定相片。
凭借最新版本, Android 和 iOS 两个平台的用户都可以在自己的设备上使用。
目前,豌豆荚在中国已有超过3.5亿安装量,此前曾帮助Evernote、Flipboard、Path、Pocket等应用成功进入中国市场。
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。