在近年來的智能手機(jī)市場中,商務(wù)級手機(jī)與消費(fèi)級手機(jī)的界限日漸模糊。高配置的旗艦產(chǎn)品在擁有更加強(qiáng)悍的娛樂功能的同時,也的確會給商務(wù)辦公帶來更便捷的使用體驗(yàn)與極速的辦公效率。
摩托羅拉在那個智能手機(jī)還未嶄露頭角的年代,向來是商務(wù)人士使用手機(jī)的首要選擇。而去年,隨著摩托羅拉投入聯(lián)想的懷抱回歸中國市場后,旗下推出的Moto X依舊延續(xù)了適合商務(wù)人士的定位,隨后的Moto G也覆蓋了中低端市場。而今天我們要來體驗(yàn)的是摩托羅拉回歸中國市場后推出的高端商務(wù)級旗艦機(jī)——Moto X Pro。
初見Moto X Pro,一定會讓你想起Nexus 6。兩款手機(jī)無論是從造型到配置,從內(nèi)部運(yùn)行系統(tǒng)再到使用體驗(yàn),都驚人的相似。但由于Moto X Pro主打中國市場,所以相比Nexus 6更好的進(jìn)行了本土化,更適合在國內(nèi)使用。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊提出動態(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)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時,輸出長度減少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)隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,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AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個空間智能測試基準(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。這項研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。