根据市场分析公司comScore的最新报告,在最近的一个季度内(2014年11月底 — 2015年2月底),iPhone依然毫无悬念地领跑美国智能手机市场,占据41.7%的市场份额,微量下滑0.1%;在移动设备操作系统方面,Android系统则主宰着美国市场,市场占有率高达 52.8%。
硬件设备方面:
可以看出,三星的市场份额相较前一季度下降了1.1%,以28.6%的占比排在第二;排在第三位的LG增长了0.7%,Motorola和HTC则几乎没有任何变化。不过,随着Galaxy S6 和S6 Edge两款手机的上市,预计三星在4月份之后的市场份额会有所回升。
智能手机操作系统方面:
在智能手机操作系统领域,Android系统和iOS占据了绝大多数份额,Windows系统增长了0.1%至3.5%。与此同时,黑莓系统的市场份额持续下滑,从2%下滑到1.8%。塞班系统依然毫无存在感地维持着0.1%的市场份额。
在操作系统榜单中,尚没有看到立志“从Google手里夺走Android系统”的Cyanogen OS身影。不过Cyanogen联合创始人兼CEO Kirt McMaster在接受采访时表示,“我们会对准Google的脑袋来一发子弹。”Android系统的命运到底如何,值得我们关注。
好文章,需要你的鼓励
GeoVerse融合几何潜在扩散模型与Wan2.2视频生成先验,并引入全局空间记忆机制,实现了跨视角一致、生成质量高且推理速度快的新视角合成,在多个数据集上大幅超越现有方法GLD。
本文解读TT-VidT,一种通过分离外观锚点与动作令牌、结合Diff Compression训练目标的视频自监督方法。在24种架构目标组合的受控实验中,仅TT3D与Diff Compression搭配才能进入强动作敏感区,且计算量比同类方法降低近一半。
Q&A Q1:Imprint Reader是什么? A:Imprint Reader是上海人工智能实验室团队开发的模型,通过SMaRT训练方法学会读取另一个模型冻结的权重更新,把参数层面的变化翻译成自然语言描述,判断这次更新到底注入了什么知识或诱导了什么行为习惯。 Q2:MetaEdit能做什么? A:MetaEdit能把Reader对目标行为的梯度信号迁移到原始模型上,不需要任何目标任务的训练数据,只用一句行为描述就能定向调整模型参数,已经在安全性拒绝率调节、数学推理风格转变和工具调用能力提升上验证过效果。 Q3:Imprint Reader读权重更新的准确率高吗? A:目前还不高,知识类目标的Pass@100只有2%,行为类目标是16%,说明自由生成描述的可靠性有限,但相比原始模型完全答不出来的0%基线,已经证明了权重更新的自然语言读取是可行的。
统一多模态模型能看也能画,理论上该会自我修正。本论文提出UMM-Reflection,用整条轨迹的强化学习联合训练诊断和修图能力,GenEval提升12分,且迁移到多个未训练基准,揭示RL提升的是选择可靠性而非新能力。