北京时间9月10日凌晨1点,一年一度的苹果秋季新品发布会将如期而至。今年发布会的场地选在美国库伯提诺市的弗林特剧院。从最新的消息来看,目前会场周围没有任何招贴或海报,可见这次的发布会依旧神秘感十足。但再神秘的发布会,总是有会前传言来为大家剧透,下面就在发布会开始前,来看看这些较为可信的消息吧。
弗林特剧院
这场发布会的一大主角无疑就是新一代的iPhone,从中国三大运行商的预约页面都突出了“6”这个数字来看,该款新品的名字应该就是iPhone 6了。而中国电信的预约页面提供给我们的信息不仅仅如此,页面上明确的标示了4.7英寸版本iPhone 6的核心信息,其中包括4.7英寸416PPI 全贴合显示屏、300万像素大光圈前置摄像头、 四核心A8处理器、2100mAh的电池容量以及更好的TouchID等,颜色方面则会有黑色、白色、金色三款可选。这样的剧透显然有点过分了,不过就好像一部精彩的电影,即使提前知道剧情,喜欢的朋友也不会觉得扫兴,反而会情绪更加高涨的去等着验证剧透的真实性。
相比之下,5.5英寸版本iPhone就要更加神秘了。目前的消息显示,5.5英寸版很可能命名为“iPhone 6 Plus”。据法国网站iGen.fr的最新消息称,5.5英寸版本的iPhone 6将在9月19日与4.7英寸版iPhone 6一同开售,且5.5英寸版为限量发售。从这条消息可以推测出,5.5英寸版iPhone的产能很可能存在着一定的问题。
关于蓝宝石屏的使用,很可能只有5.5英寸的版本才会配置。这也可以与其限量发售的消息相呼应,毕竟对于蓝宝石屏的产能和效果谁都不敢妄下定论。系统方面搭载IOS8系统,另加入了“单手操作模式”,以便用户更易掌控这台大屏设备。
传说中的iWatch的关注度在会前甚至超过了iPhone,用万众瞩目来形容它绝对不过分。目前这款智能穿戴产品基本处于没有任何可靠爆料消息的状态,苹果设计副总裁艾维曾公开表示“iWatch的到来,将给瑞士钟表行业以沉重的打击。”从这样的表态可以肯定iWatch是绝对存在的。但是会不会在这场发布会上与大家见面,就不好说了。不乐观的消息是台湾《经济日报》报道的,据供应链传出的消息称,近期苹果公司已要求iWatch供应链暂停出货。如果真的是这样的话,那么iWatch可能不仅在9月难以与朋友们见面,今年之内可能都不会问世了。但也不排除会先发布,然后推迟日期上市的可能。
这次发布会的重头戏除了iPhone与iWatch外,那就是苹果的移动支付方案。比起硬件,苹果更想要占领的市场或许是构建出一个完整的移动支付系统。据Bank Innovation的消息称,苹果已经与美国运通、摩根大通、花旗银行、美国银行等达成了合作,将给与移动交易手续费的优惠,同时也与Visa、MasterCard、美国运通、中国银联达成了合作意向。主要以NFC功能与令牌技术相结合,让智能手机、可穿戴智能设备等终端可实现代替银行卡、信用卡的功能,未来也许还可用于设备配对、数据共享、NFC标签扫描,甚至可作为酒店的虚拟钥匙等。
当然,还有更多的传言,由于可信度一般,本文中并没有提及。剧透就到此为止吧,接下来就让我们共同期待稍后的发布会为我们一一揭开谜底吧。
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。