
据国外媒体报道,一位知情人士周三向《韩国商报》(BusinessKorea)透露,苹果正“严肃”考虑将iPhone上的IPS屏转为OLED屏,而这种技术性的改变可以提高产品的精度、亮度以及饱和度等等。苹果目前唯一在使用OLED屏的产品为旗下Apple Watch,该设备屏幕最大也仅有42mm。

“苹果首款OLED屏iPhone最有可能会在2018年问世,该公司当前的屏幕供应商正在为新的设计投入研发。”该知情人表示。苹果设备主要屏幕供应商为三星和LG Display,此两家公司也被广泛认为是Watch的屏幕供应商。
此前有消息报道,LG Display拟将旗下Gumi加工厂的一条LCD生产线改造为OLED生产线,已增加后者产能,而目标是在2017年实现量产。
这一举动将让苹果于2018年推出弯曲屏OLED iPhone成为可能,后者的设计届时将可能参照LG的G Flex2。可弯曲iPhone有助于减少设备的意外损害,即使是在没有使用保护壳的情况下。
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。