虽然一台平板电脑正面的触摸屏能够让用户完成众多不同的任务,但其设备的背面通常却并未发挥多大作用。
图:位于iPad背面的传感器概念图
苹果或许想要改变这一点,希望在其iPad平板电脑背部表面添加传感器和控制器来赋予该平板更多功能。在美国专利和商标局于当地时间本周二批准的苹果专利中提到了这个理念,考虑以线型或网格型方式将传感器放置在一台平板电脑背面。
这一理念将有助于一台平板增加更多新用途,如运行更为复杂的游戏等。目前,由于大多数移动设备均没有单独的实物控制器,很多移动游戏只涉及点击和滑动屏幕的操作方式。如果在平板电脑背面增加一套新的控制元件,那么用户的游戏体检将有可能接近于通过游戏控制手柄的操作体验。
此外,苹果目前正忙于应对iPad日渐疲软的销量,作为该公司第二大设备收入来源,为其iPad添加一项新功能(比如一项背部功能)很可能会有助于刺激人们对该产品的需求。
该专利中提到,这个传感器可能为超声波传感器、压力传感器或电容式传感器,此外根据不同的用途,用户双手的感知位置既可以在平板前面显示,也可以不显示。
这项专利中还提到了一种有助于用户不必向下看键盘即可盲打的方法,这暗示着用户显示屏上或将出现一个虚拟键盘,能方便用户看到他们正在输入的内容。
苹果并未立即回应记者的置评请求。
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。