2015年是4K替代1080p之年。
这不是说4K电视的销量会超过1080p电视。业界分析认为,这种情况在未来几年都不会发生。我们的意思是,4K电视将成为CNET的主推产品。
预测可能会错误,不过,从电视生产商今年的产品来看,4K电视将成为最佳的选择。不仅是4K的高清晰画质,也是因为性价比。
4K电视走向主流,1080p电视走向低价 ,笔者仍然建议目前想购买电视的用户采购1080电视,因其性价比。另外,4K与1080p相比,画质并未有极具的提升。我们的比较发现,在绝大多数屏幕尺寸,观看距离比较下,4K的优势可以忽略不计。
电视制造商们在4K电视里面采用局部区域光源控制(LocalDimming),这才是真正的画质提升技术,它可以带来更好的色彩与面板科技。4K LCD面板将进入中端电视,2015年,电视巨头将生产更多的4K系列电视,从而提供更好的价格选择。
2015年出现几款8K电视也不会让人意外。这种电视的原型最早出现在2012年年初。尽管不是新东西,但也不会很快出现在商店当中。
4K将大行其道,但电视行业仍然在不断提高彩色。比如,三星就表示,将用量子点(Quantum Dot)替代OLED,量子点技术可以提高色域和饱和度。我们在2013年的CES展会上已经解释过量子点技术,索尼KDL-55W900A, 就采用了这种技术。不过,我们认为这种技术并不是革命性的技术。
新的电视彩色规范,如DCI或Rec 2020也有望出台,需要注意的是,相关规范的具体内容仍然不得而知。另外,这些规范仍然是LCD电视规范,应该无法和等离子或OLED的色彩相比。
The LG 55EC9300 OLED TV
LG 2015年将推出新的OLED电视。不过,预计价格不会太便宜,现在,55英寸OLED电视起价3500美元,65英寸的起价10000美元,77英寸的型号起价25000美元。电视发烧友们普遍青睐65英寸或以上的OLED电视,2015年,65英寸OLED电视的价格不会低于6500美元。
2015年,下面三件事情也不太容易出现:超过55英寸的1080p OLED电视;除了LG,别的厂商推出OLED电视;价格低于2500美元的OLED面市。不过,市场上应该出现几款非曲面OLED电视。
2015年,除了三星,别的厂商不太可能推出曲面电视。发烧友对曲面电视的热情不如对超薄LED液晶屏的热情。原因或许是,这种电视除了好看以外,基本是噱头。这种电视基本是三星唱主角。
智能电视的最大看点是平台。索尼,夏普和飞利浦表示,将推出安卓电视。三星据说也会发布Tizen电视。TCL和海信将推出Roku平台电视。
松下在2014年退出了电视市场,索尼近来出现大规模亏损,预计本届展会,索尼不会展示太多机型。夏普在4K电视上算是一个迟到者。美国第二大电视制造商Vizio去年2月已经宣布,不再参展CES。
比之4K电视,4K节目更令人期望。紧跟Netflix和亚马逊,Comcast也推出了4K节目。与4K卫星套件一道,DirecTV推出了4K节目内容。短期内,4K电视直播或专门的4K电视频道不会出现。
索尼可能在2015年CES展会上演示PlayStation Vue的。Dish也可能透露其NuTV的细节。CBS和HBO也有可能宣布相关的网络电视套餐。
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。