一襲橙衣,手工皮革包覆下的一加概念機(jī)Concept One,正式登上CES2020舞臺。
這是一加首款概念機(jī),也是一加第一次將概念機(jī)帶到CES。
沒有華麗的舞臺設(shè)計(jì),也沒有大張旗鼓舉行發(fā)布,在拉斯維加斯主街Wynn酒店的一個(gè)小型會議室里,正陳列了幾臺OnePlus Concept One,供人們上手把玩。
而新機(jī)的一旁是一架“鋼琴”,只不過,是用17部一加手機(jī)拼接而成,如此巧妙的設(shè)計(jì),低調(diào)又不失華麗的手機(jī)秀,估計(jì)也只有一加想的出來了。
回到這款新機(jī)。
作為全場唯一的主角,OnePlus Concept One首創(chuàng)「潛隱士后攝」設(shè)計(jì)。
大概就是,你不用手機(jī)相機(jī)時(shí),它只是一個(gè)黑色面板,一旦開啟了相機(jī)功能,后蓋玻璃下的攝像頭開始隱隱突顯。而這個(gè)功能,讓我足足找了5分鐘才找到后置攝像鏡頭。
這個(gè)設(shè)計(jì)并不是炫技,在如今手機(jī)攝像頭數(shù)量遞增的同時(shí),手機(jī)后背設(shè)計(jì)提升新一輪設(shè)計(jì)風(fēng)潮,比如蘋果的“三孔浴霸”,華為的“滾筒洗衣機(jī)”,而一加則選擇一種更巧妙的方式——可隱藏式。
這項(xiàng)技術(shù)此前一般應(yīng)用于飛機(jī)和跑車玻璃上,電致變色技術(shù)能使玻璃在電場的作用下,實(shí)現(xiàn)顏色和透明度的可逆變化,當(dāng)這項(xiàng)技術(shù)出現(xiàn)在手機(jī)上時(shí),一加稱它為「潛隱士后攝」。
于是,連手機(jī)的后殼也選用了跑車邁凱倫定制的皮質(zhì)材料。而印有一加Logo的這塊玻璃面板,是由五個(gè)超細(xì)層組成,中間則是至關(guān)重要的電致變色材料。
更精妙的是,這塊面板還充當(dāng)了濾鏡的角色,在拍照頁面可選擇ND8選項(xiàng),可以在不影響畫面色彩的情況下調(diào)整光線亮度,在強(qiáng)光下避免過曝,不僅美觀還實(shí)用。
據(jù)一加現(xiàn)場工作人員反饋,這款手機(jī)目前還沒有量產(chǎn),只是概念機(jī)型,而將電致變色技術(shù)搬到手機(jī)上,只是一個(gè)開始,對于美與設(shè)計(jì)的追求,會讓一加有著更多探索未來的可能性。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。