去年,联想在智能手机领域做了很多大事,新品频发、架构调整、收购摩托罗拉等等,联想已经做好了充分准备,要在智能手机领域夺第一。
回顾联想智能手机在过去一年中取得的成绩,全球销量达到5020万台,同比增长72.3%,市场份额达4.6%,名列全球第四。另据Gartner报告显示,去年第三季度智能手机出货量排名,联想已成为全球第三大智能手机制造商,超越韩国的LG电子。联想智能手机用实际行动向苹果、三星等厂商宣战。
联想集团副总裁、联想MBG中国手机业务总经理张晖在2014新品发布会暨第三届乐粉盛典活动上表示,联想智能手机品牌现在是全球第三名、中国第二名,但是也许在下周,你们将听到,联想智能手机产品是中国的No.1,让我们为自己喝彩!
联想在去年大年夜以29亿美元的价格收购了摩托罗拉移动,联想智能手机也借此拥有了“洋血统”,MOTO现在仍为全球知名的手机品牌,它手机发明者的名号也将让联想手机的品牌得到显著提升。
今年5月,赵科林出任了联想集团副总裁,负责除中国以外的全球手机销售及业务拓展,并深入参与摩托罗拉并购项目。在不久的将来,用户就能够买到MADE IN LENOVO的MOTO手机。
张晖也在活动上表示,将会带领乐粉到美国芝加哥看MOTO的实验室,这是对粉丝的承诺。
今年6月底,工信部宣布批准中国电信、中国联通开展TD-LTE/LTE FDD混合组网试验,正式发放FDD牌照,这也表示,三大运营商将在同一起跑线上进行角逐,而IT厂商们也加快脚步布局4G时代。
图:联想K920
联想在2014新品发布会暨第三届乐粉盛典上一起推出了两款4G智能手机新品——K920与A8。K920是联想推出的最新旗舰级产品,也是全球首款双卡双通双4G的机型;而黄金斗士A8则支持中国移动(移动版)或中国联通的4G网络(联通版)。
张晖曾经在天翼手机交易会上表示,联想要在最好的时候,拿出最好的产品。
现在,终于迎来了联想4G手机全面发力的时刻。
明星代言能够在短时间内让企业产品的知名度和销量上升,但是挑选代言人也是有技巧的,明星代言不仅对企业是一种鞭策和激励,也是一份沉甸甸的社会责任担当和使命实现的义务。
全场合影自拍 用机:联想K920
科比是著名的NBA球星,他在赛场上的领袖风范、勇争第一的精神,与联想智能手机创新、卓越价值和全球智慧的内涵一致。科比给自己起的绰号是“黑曼巴(Black Mamba)”,他希望他的篮球技术能拥有这种蛇的能力,那就是“以99%的准确度用最大的速度,快速连续地打击。”而联想智能手机也要坚持到底,与黑曼巴精神辉映。
欧豪是2013年快乐男生的亚军,他充满激情和正能量并且不断努力挑战自我,与联想智能手机品牌精神高度契合,也为联想手机的用户群注入了年轻的力量和新鲜血液。
Hebe是SHE成员之一,甜美、清纯、温暖是跟随着她的标签,她的加入给一向走“硬朗风”的联想手机品牌带来了柔和的因素,她也会在今后给广大乐粉带来更多的美丽能量和惊喜。
好文章,需要你的鼓励
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。