当地时间本周一,苹果在其本届全球开发者大会(WWDC)上推出了最新移动操作系统iOS 9。
新版操作系统为我们带来了更加智能的Siri和地图服务,并针对iPad做出改进,新增了部分功能,使得iOS 9中的一些功能与个别Android、Windows手机和平板的功能更为贴近。以下是新系统带给我们的更新:
苹果首创的Siri私人语音助理已经开始落后于谷歌的Google Now(尤其是Android M中的Google Now),不过这种情况不会持续多久了。苹果推出了代号为“Proactive(主动)”的新版Siri服务,承诺将在有需要时为用户提供及时、有用的信息。
这就是我们所期待的新版Siri。首先,我们能看到一个新的界面和对具体请求的回应信息。例如,你可以告诉它:“我想看去年八月份在犹他州拍的照片。”也可以说:“提醒我上车时别忘了取下车顶的咖啡。”(后者效仿了微软Cortana的某一项功能)。
此外,用户也可以从第三方应用搜索信息,例如搜索体育比赛成绩、从Vimeo查找视频等。苹果已经对外开放其搜索API,能够在后台自动处理信息,内容检索更为强大。
而且用户每次提出搜索请求时,Siri都会提供一些“建议”,其内容可能来自你经常在这个时间打开的应用或是其他信息。不过,这到底是锦上添花还是只是忙中添乱,依旧未知。
此外,Siri还钩挂到了苹果新推的流媒体音乐服务Apple Music,它不仅能播放用户具体要求的歌曲,还知道如何寻找到某首歌。例如你可以对它说:“请播放二十世纪八十年代音乐排行前十的歌曲。”
苹果地图自推出以来便备受人们吐槽,如今,iOS 9为其地图应用加入Transit功能,能够为用户提供具体的导航服务了。
如果你点击了一个站点,苹果地图将为你呈现所有经过该站点的路线,并会为你提供详细的公交线路。车站出去入口复杂时,它甚至能为你指出详细方位,这一点想必将非常有用。
iOS 9还为我们带来了一个全新加载的新闻应用News,这也是苹果版个性化新闻阅读器,类似于Flipboard,能够为用户推荐他感兴趣的新闻消息。读取内容时,用户可选择自定义布局、大图片(杂志式的格式)和互动式阅读。
该应用还包括一个探索功能,名为探索(Explore)模式。它能够根据用户喜欢为用户推荐新话题或栏目,用户也可以收藏并回顾任一文章。与此同时,苹果还强调称News为私人应用,该公司不会向其他苹果设备或第三方公司分享用户所阅读的内容。
虽然如今在App Store中已经有大量新闻客户端,但苹果还是希望用户使用其本土应用,因为它就在那里。
苹果将首先在美国、英国和澳大利亚推出其News应用。
iOS 9针对iPad添加了多任务处理功能,包括分屏视图和大量手势,可以用两根手指在键盘上变换操作。
例如,双击Home键即可调用任务切换界面(手机、平板均支持),全屏预览出所有应用,并能从屏幕边缘滑出调用其他应用。
iOS 9的多任务处理功能类似于其他移动平台,支持双屏同时操作,而且可以调整两个屏幕的比例。不过,目前还不清楚iOS 9发布时能兼容哪些应用。
有了Slideover功能,用户可以从右方滑入应用,并在右侧边栏中切换程序。
此外还有画中画功能,支持用户在主屏幕上显示视频播放小窗口,而且还可将小窗口隐藏。
目前Split View功能仅支持iPad Air 2,而SlideOve与画中画在iPad air以及iPad mini 2之后的机型上都能实现。
iOS 9发布的同时,苹果还表示其移动支付服务很快将提供积分卡,更多商店将支持Apple Pay服务。而且Apple Pay也将首次在英国发布,英国众多银行和品牌商也将支持这项服务。
还记得Passbook吗?如今苹果已将其重命名为Wallet,以此来配合Apple Pay的一些功能。
苹果Notes应用也伴随iOS 9的发布进行了改进更新。如今,该应用添加文字格式工具栏,并允许用户创建目录。此外,用户可以向该应用中添加照片,也可以在屏幕上涂鸦,或添加Web页面链接。
节电
苹果宣称,其最新iOS操作系统将采用一种新的低功耗模式,优化电池寿命,使得电池续航时间得以延长三个小时。(笔者再次想起某些Android手机。)
更加注重用户信息安全,支持双重身份认证。
苹果表示,iOS 9几乎将兼容所有设备,甚至包括iPad 2和iPhone 4S,这可是个大问题。
新系统的开发者版已正式推出,而面向非开发者的测试版今年七月便可下载体验。此外,今年秋季iOS 9也将随着新设备的发布正式推出,届时用户或可免费升级。
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。