小米Note厚度僅為6.95毫米,采用鋁合金邊框和前后雙曲面玻璃,前面板的2.5D曲面玻璃和后面板的3D曲面玻璃,搭配最薄處僅4.1mm的納米,注塑一體成型鋁合金中框結(jié)構(gòu)。
拿iPhone 6 Plus作對比,小米Note更薄0.15毫米、窄0.2毫米、短3毫米、輕11克,屏幕采用5.7英寸夏普/JDI全高清,視網(wǎng)膜屏幕色彩飽和度可以達(dá)到95%。同時(shí)支持陽光屏即像素級動(dòng)態(tài)對比度調(diào)整,對屏幕的每一個(gè)像素可獨(dú)立調(diào)節(jié),強(qiáng)光下顯示效果更清晰,平時(shí)畫質(zhì)更好并能省電30%。
小米Note配備來自索尼的第二代堆棧式相機(jī),像素1300萬,6片式鏡頭的光圈為F2.0,具備光學(xué)防抖功能,同時(shí)相機(jī)和機(jī)身背部完全在一個(gè)平面上,并無任何凸起。
雙色溫閃光燈能讓拍照對象呈現(xiàn)更自然的顏色,新增的補(bǔ)光模式可以保持閃光燈常亮,使暗光拍照和攝像更方便。另外,在拍照過程中,手動(dòng)模式支持32秒的手動(dòng)曝光。前置相機(jī)首次使用了單個(gè)像素尺寸為2微米的大感光元件,可以使自拍噪點(diǎn)更少,細(xì)節(jié)更干凈。
小米Note加入了HiFi音樂系統(tǒng),能讓聲音最大程度的還原錄音室品質(zhì)。小米HiFi系統(tǒng)比傳統(tǒng)手機(jī)音頻系統(tǒng)成本貴10倍,支持APE、FLAC、DSD、WAV等無損音樂格式,可輸出192kHz/24bit的音頻。
小米Note全網(wǎng)通為7模19頻,支持中國移動(dòng)、中國電信和中國聯(lián)通的所有2G/3G/4G網(wǎng)絡(luò):包括GSM(Band 2/3/5/8)、TD-SCDMA(Band 34/39)、TD-LTE(Band 38/39/40/41)、WCDMA(Band 1/2/5/8)、FDD-LTE(Band 1/3/7)、CDMA1X和EVDO(Band BC0/BC1)。全系列小米Note都為雙卡雙待,可同時(shí)放入一張microSIM卡和一張nanoSIM卡。
小米Note標(biāo)準(zhǔn)版、天然竹特別版和女神版(均為16GB)現(xiàn)價(jià)1999元,即日起開始銷售;小米Note全網(wǎng)通售價(jià)2099元,即日起開始預(yù)約,7月7日開賣。
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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。