
一加早前在海外免费向顾客们发放了一款酷似Google Cardboard的虚拟现实眼镜。而到了今天,这款抢手的“新一代Google Cardboard”已经没有库存了。

一加选择在它本月27号的OnePlus发布会前,提前发售了这款VR虚拟现实眼镜。届时,海外的一加粉们借助这款眼镜,可以收看到一加新品发布会的虚拟现实版的同步直播。
一加在其官方博客中说道:“如果您没能抢到我们的Cardboards的话,也不用沮丧。如果您手艺高超的话,完全可以按照这篇博客底下的指南来自己DIY一个虚拟现实眼镜。或者,您也可以选择去购买其它厂商的虚拟现实头戴设备,比如Google Cardboard。”
“这不是一款产品,而是一个创新。我们没有通过卖一加Cardboard赚到任何钱。相反,每卖出一台一加Cardboard,我们都要倒贴不少钱。可以预见到有一天,借助一加Cardboard的力量,我们可以实现足不出户,就畅游世界。”一加官方在其博客中如是说道。
一加Cardboard虚拟现实眼镜采用了更厚实的纸板,让产品更加耐用。和标准的Google Cardboard相比,它的整体尺寸大约小了20%,而其设计的最大手机装夹尺寸为6英寸。
此外,在一加官方对Cardboard的描述中还写道:“一加Cardboard的周身都被涂上了一层特殊保护膜,可以有效防止灰尘和油污的侵蚀,持久耐用。”
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。