2014年6月3日,北京時(shí)間凌晨1點(diǎn),蘋果WWDC2014在美國(guó)舊金山舉行。在此次大會(huì)上,蘋果正式發(fā)布了新的桌面操作系統(tǒng)Mac OS X 10.10 Yosemite和移動(dòng)操作系統(tǒng) iOS 8。但大會(huì)前屢有曝光的硬件產(chǎn)品iPhone 6、iWatch 以及 Retina 版的 Macbook Air并沒有亮相。
從新的OS X 以及 iOS 8的發(fā)布看得出本次WWDC的重點(diǎn)在于軟件,細(xì)節(jié)之處更見蘋果公司對(duì)于中國(guó)使用者的關(guān)懷。
iOS 8 從外觀上來看,外觀設(shè)計(jì)還是沿用了 iOS 經(jīng)典的扁平,清晰,簡(jiǎn)潔的路線。這次大會(huì)的主要看點(diǎn)在于軟件,總結(jié)iOS 8升級(jí)的亮點(diǎn)就在于iMessage,蘋果的輸入法,HealthKit以及HomeKit等。
iMessage方面一直以來是蘋果比較注重的方面,只不過在微信大行其道的當(dāng)今,iMessage一直都被埋沒了,并且可以和OS X很好的銜接,看來是要認(rèn)真的對(duì)付一下中國(guó)戰(zhàn)場(chǎng)了。
蘋果輸入法的改進(jìn)多大,比如支持第三方輸入法,QuickType的預(yù)測(cè)性提示功能,以及對(duì)于短信的新功能等。支持農(nóng)歷日歷和第三方輸入法就這一下減少了很多為此越獄的人,這也是蘋果關(guān)照中國(guó)用戶的體現(xiàn)。
還有更精確的導(dǎo)航并且可以通過短信發(fā)送,更完善的地圖以及天氣預(yù)報(bào),強(qiáng)大的圖片處理以及新的照片管理系統(tǒng)等等,針對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的改動(dòng)和優(yōu)化做得如此完善,這將會(huì)讓用戶體驗(yàn)提高到了一個(gè)新高度。
蘋果對(duì)于中國(guó)用戶的重視,看來是要對(duì)中國(guó)市場(chǎng)這一塊肥肉做大動(dòng)作了。作為一名中國(guó)的使用者,我們還是很期待很歡迎蘋果這種做法的,系統(tǒng)做得越好,我們使用者的實(shí)際體驗(yàn)也越好??吹竭@樣越趨完美的 iOS ,我很期待他與 iphone6 的的完美表現(xiàn)。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。