TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Newlearnerの自留地

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

類似コンテンツを探す

ソースチャンネル @NewLearnerChannel · Post #14708 · 9月9日

#APPLE 🍎Apple 2025 秋季发布会看些啥?—— 自留地 の 前瞻盘点 明天凌晨,一年一度的阿果秋季春晚又要来了。老规矩,结合此前种种爆料和信息,我们一起来盘点一下今年可能的看点 📱iPhone 17 系列 - A19 系列处理器 - 推出全新 Air 系列,主打 5.5mm 超薄机身,配备「药丸」后摄模组,预计搭载 12GB RAM、Apple C1 调制解调器和 6.6 英寸显示屏 - Air 首发或暂无国行,因其大概率仅支持 eSIM,需等 eSIM 政策落地 - Pro 系列将采用半玻璃半铝的设计,其中玻璃区域用于 MagSafe 充电,后背还将采用巨大摄影头模组 - Pro 系列有望搭载 A19 Pro 处理器,以及全 48MP 后置三摄 / 最高 8 倍光学变焦 - Pro 机型将提供橙色、深蓝色、灰色、白色和黑色机型 - 数字版将迎来 6.3 英寸显示屏、A19 处理器以及「小药丸」后摄模组,有望带来 ProMotion 功能 - 将采用均热板等手段,进一步改善 iPhone 散热问题 📸 今年升级的亮点,我觉得除了推出轻薄 SKU 取代了 Plus 系列之外,依然是影像。随着国产 Android 品牌以及三星等竞品的不断发力,光学长焦等手机相机体验越来越好,Apple 这几年感受到了压力。去年使得 Pro 和 Pro Max 在影像功能上做到了对等,今年很高兴看到模组增大的同时,有新的功能和变化 像素提升、光学倍数增加,都是我们喜闻乐见的,拍演唱会等场景可以排上大用场。但是,正如我去年说的那样,我们也应该拥有一个「专业模式」来充分发挥这些硬件的实力。此外,对于日常用的中焦焦段的选择,Apple 应该有自己的思考 🧠 去年以为 Apple Intelligence 会在过去的这一年大展拳脚,但其实 Apple 还是在做底层的框架协议,至于落地一直传闻想要通过合作或者收购其他 LLM 来实现。我能理解 Apple 站到了一个十字路口,下一步选择很重要。但去全球化日益明显的今天,Apple Intelligence 在各国的落地也受到诸多法律和监管方面阻碍 从我个人的角度来看,对 Apple Intelligence 的需求也不是太强烈,日常主要还是以电脑使用为主。因此,今年也不排除会继续选择国行。最后,eSIM 或许是接下来一年每个人都要考虑的问题,如果新机真的大规模砍掉双 nano-SIM 卡,变为单卡 + eSIM 的模式,应该怎么处理自己目前的多卡问题 ⌚️Apple Watch 系列 - Apple Watch Ultra 3 将搭载全新 S11 芯片,并支持 5G 网络连接,保留卫星通信功能,略微增大屏幕尺寸 - Apple Watch Series 11 预计延续 Series 10 的设计语言 - Apple Watch SE 3 也可能获得升级,重点是升级芯片 - 目前尚不清楚是否会引入血压监测功能 🎧AirPods - AirPods Pro 3 有望在下半年发布 - 有望取消背部的传统实体配对按键,同时为充电盒正面引入触控操作区 - 耳机盒将变得更小 - 引入心率监测、体温监测等健康功能 - 实时翻译功能可能无法随硬件首发一同提供 之前通过 AC+ 更换的越南产 AirPods Pro 一代,已经快要罢工了,因此我迫切地等待第三代的发布 👀 今年的传闻大致如上所述,期待 iPad 和 Mac 更新的朋友或需要等更迟一些的发布会了。随着年龄增长,逐渐发现即便如 Apple 这样的品牌,也不能做对、做好每一件事,黄金时期的发展掩盖了很多问题,一旦停滞进入瓶颈期便暴露无遗。不管怎样,我还是很怀念那个爆料没有这么发达、发布会还是实时直播的年代 🔗 附上一些国内外媒体长文前瞻:Bloomberg | 9to5Mac | MacRumors | The Verge | sspai * 以上所有前瞻信息来自网络和爆料人,均在早晚报出现过,不一一列举来源。请以最终发布会结果为准,欢迎大家届时进群 @NewlearnerGroup 和我们一同观看 🍿️ 频道:@NewlearnerChannel

Hashtags

結果

2件の類似投稿が見つかりました

検索: #bert

当前筛选 #bert清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8817 · 2025/10/20 20:41

⚡️BERT is just a Single Text Diffusion Step Любопытны пост, где автор объяснил на примере очень простую и очевидную, но мощную идею. Он заметил, что то, что мы называем диффузией текста, на самом деле - это просто обобщённая версия классического обучения BERT. Как работаетBERT? В BERT модель берёт текст и маскирует часть слов, а потом учится угадывать, какие слова были скрыты. В диффузии происходит почти то же самое, только шагов больше: на каждом шаге модель немного «портит» текст (добавляет шум), а затем восстанавливает его, всё меньше и меньше теряя смысл, пока не соберёт финальный чистый текст. То есть BERT делает один шаг очистки - угадывает замаскированные слова. А диффузионная модель делает много таких шагов подряд, постепенно превращая случайный набор токенов в осмысленный текст. Барри дообучил RoBERTa, чтобы показать это на практике - и получил настоящий текстовый диффузионный генератор. В примере: - Используется RoBER (улучшенная версия модели BERT,) и датасет WikiText. - На каждом шаге часть токенов заменяется на <MASK>, модель восстанавливает их, потом снова маскирует — и так несколько раз. - После нескольких итераций модель способна генерировать связный текст, даже без автогенеративного декодера (как у GPT). 📈Результаты - Модель генерирует осмысленный текст, хотя и не идеально связный. - Качество улучшалось по мере добавления шагов диффузии. - По времени генерации RoBERTa Diffusion была немного медленнее, чем GPT-2 (~13 сек против 9 сек), но архитектура осталась полностью encoder-only. Автор упоминает, что позже наткнулся на работу DiffusionBERT, где идею реализовали глубже и подтвердили результатами. Главная мысль: BERT можно считать одноступенчатой версией текстовой диффузии. Если добавить больше шагов, то vs получаем диффузионный генератор текста. Если BERT - это один шаг диффузии, то будущее может принадлежать моделям, совмещающим "понимание" и "генерацию" текста в одном процессе. https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Diffusion#RoBERTa#BERT#LanguageModel#MLM#Research

KillMilk

@killmillk · Post #167 · 2025/06/05 11:00

Исследователи геопространства или сотрудники американских спецслужб, помогающих Украине!? 🤔 ‼️Знакомьтесь, командование специальных операций ВС США (англ. United States Special Operations Command; USSOCOM или SOCOM) ⏩️Список пользователей Rover (Maxar Tehnologies) Armen Kurginyan - arm####@hotmail.com Adam Swain - as####@gmail.com Brian Kuleff - brian.k####@socom.mil Beau Seamans - s####[email protected] Brad Washer - brad####@gmail.com Mike Carter - Mrmi####@gmail.com S Boyd - ####[email protected] Chris D. - chris####@yahoo.com Colby L. - ####[email protected] D. Boardman - daniel.a.bo####@gmail.com Dave Hurd - ####[email protected] Gladhill village - dgla####@gmail.com Grayson Gilliatt - ####[email protected] Grady Graff - ####[email protected] Forrest Hamilton - ####[email protected] Heath B. - he####@gmail.com Justin Carmer - car####@gmail.com J. Lewis - jonathan.le####@gmail.com Joseph Brown - jos####@gmail.com Jonathan Jones - ####[email protected] Joseph Pezzino - jp####@gmail.com Justin Rood - justi####@gmail.com Karam Gill - kar####@gmail.com Nick Corinis - ####[email protected] Pat Berg - maximus####@gmail.com Parker K. - ####[email protected] Sonny Revell - rev####@gmail.com rovertraining - Ro####@socom.mil Rhett Rutledg - rhe####@rhettsmail.com Scott Gregory - bird####@gmail.com Sam Harrington - saman####@gmail.com Skyler W. - s####[email protected] Terrell Burnett - ####[email protected] Thomas Deleon - thom####@gmail.com Tom Wilson - ####[email protected] Travis Gramkov - travis.g####@gmail.com Timothy Ryan Sebert - ####[email protected] Taylor Tharp - trth####@pm.me Tom Wilson - ####[email protected] Tyler Y. - tyler_####@outlook.com Will Fenn - falcon####@gmail.com William Shaw - ####[email protected] Willwachter - ####[email protected] Wlove - waddie.####[email protected] 1st century Viarnes - wvia####[email protected] YankG - ####[email protected] WE ARE KILLNET