
北京时间6月8日早间消息,据彭博社报道,知情人士透露,索尼将推出首款源自内部风险投资竞争的设备,希望以此提升整个公司的创新意识。
知情人士表示,这是一款家居自动化中心设备,它可以远程控制温度和家电。该设备将于下月开始销售,并将通过在线广告来寻求预售和融资。
索尼CEO平井一夫一直希望振兴索尼,他在2014年启动了“种子加速项目”,希望让所有员工通过宣传自己的创意来寻求风险投资,并在为期一年的第一轮评审中吸引了187份申请。
索尼员工最多组建一个5人团队,而且可以包括外部员工,他们需要展开3个月的对抗。然后经过评审、孵化和实施阶段,最终与平井一夫见面,由他测试原型并给予反馈。最终产品既有可能交由现有部门处理,也有可能组建一家独立公司。
尽管索尼曾经通过内部创业项目支持过其他新产品,但知情人士表示,智能家居枢纽却是首个源自这个竞争项目的产品。知情人士表示,除了索尼投入的资金外,这款设备还将通过网络众筹方式筹资,以便覆盖初期成本、启动生产并吸引开发者。
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。