任天堂公司正在开发一种监测睡眠状态下各种生理数据的传感器产品,该产品可用来改善用户生活质量。
在任天堂周四举行的“公司管理政策半年报”发布会上,公司总裁岩田聪(Satoru Iwata)阐述了任天堂当前及未来运营策略。在谈及未来硬件和软件业务时,岩田聪称在未来几年时间内,任天堂将“重新定义娱乐”,其中将推出一款睡眠传感器产品。
任天堂称,这一传感器技术通过对用户睡眠状态数据追踪,可在早间向用户提供信息反馈,比如建议用户如何改善饮食、调整生活习惯等等。
这一技术将是任天堂在“重新定义娱乐”策略下迈出的第一步。岩田聪解释称,该技术旨在开发出能够量化睡眠和疲劳状态的传感器技术。岩田聪称:“生命质量(QOL)传感器采用了非接触式射频传感器技术,用户只要将其置放在床头,即可实现对身体动作、呼吸和心跳的实时监测。传感器在收集到数据后,将自动上传至QOL云服务器。通过数据分析,可显示用户的睡眠质量和疲劳程度。”
岩田聪表示,任天堂的这一核心技术集中体现了五大“非传感元素”上,包括不需要穿戴、不与用户身体接触、不需要用户输入、结果即时呈现,以及不需要用户安装等等。
据悉,任天堂与美国睡眠障碍矫正设备制造商ResMed展开技术合作,后者为任天堂睡眠传感器的五大“非传感元素”提供了部分技术支持。
岩田聪还称,未来设备所收集的睡眠数据,将能够能够与Wii U和3DS等“专用的视频游戏系统”共享,同时还能与智能手机和平板电脑等“智能设备”共享。
任天堂暂未回应媒体对岩田聪言论的置评请求。
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究团队开发了SPIRAL框架,通过让AI与自己对弈零和游戏来提升推理能力。实验显示,仅训练AI玩简单扑克游戏就能让其数学推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且无需任何数学题目作为训练材料。研究发现游戏中的三种推理模式能成功转移到数学解题中,为AI训练提供了新思路。
同济大学团队开发的GIGA-ToF技术通过融合多帧图像的"图结构"信息,创新性地解决了3D相机噪声问题。该技术利用图像间的不变几何关系,结合深度学习和数学优化方法,在合成数据集上实现37.9%的精度提升,并在真实设备上展现出色泛化能力,为机器人、AR和自动驾驶等领域提供更可靠的3D视觉解决方案。
伊利诺伊大学研究团队通过对比实验发现,经过强化学习训练的视觉语言模型虽然表现出"顿悟时刻"现象,但这些自我纠错行为并不能实际提升推理准确率。研究揭示了AI模型存在"生成-验证差距",即生成答案的能力强于验证答案质量的能力,且模型在自我验证时无法有效利用视觉信息,为AI多模态推理发展提供了重要启示。
MIT等顶尖机构联合提出SparseLoRA技术,通过动态稀疏性实现大语言模型训练加速1.6倍,计算成本降低2.2倍。该方法使用SVD稀疏性估计器智能选择重要计算部分,在保持模型性能的同时显著提升训练效率,已在多个任务上验证有效性。