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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

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Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9197 · 2025/12/07 16:03

🌏 AlphaEarth Foundations: DeepMind показала ИИ, который создаёт детальную карту Земли DeepMind представила AlphaEarth Foundations - модель, которая объединяет огромные объёмы спутниковых и климатических данных и превращает их в точную карту планеты с детализацией до 10 метров. Что важно: - Модель создаёт компактное 64-мерное представление для каждого участка Земли. Это позволяет быстро анализировать территорию, видеть, как она менялась с 2017 по 2024 год, и сравнивать регионы между собой. - Система делает данные в 16 раз компактнее и примерно на четверть точнее, чем предыдущие подходы. - Можно отслеживать вырубку лесов, рост городов, состояние почв, влияние климата, изменения береговой линии и другие процессы. - AlphaEarth уже встроена в Google Earth Engine, поэтому доступна исследователям, экологам и госорганизациям. Проще говоря, это инструмент, который помогает увидеть Землю в динамике и с высокой точностью, чтобы лучше понимать происходящие изменения. deepmind.google/blog/alphaearth-foundations-helps-map-our-planet-in-unprecedented-detail/ @ai_machinelearning_big_data #DeepMind

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ИИ не умеет шутить — к такому выводу пришли эксперты Google DeepMind после исследования, в рамках которого 20 комикам предложили написать стендап-материал с применением чат-ботов вроде ChatGPT и Bard. Проблемы, с которым столкнулся ИИ: ◽️ ему не хватает человечности, которая делала бы материал забавным; ◽️ он не понимает культурный контекст; ◽️ он не понимает, что такое сарказм, черный юмор или ирония; ◽️ из-за настроек модерации ИИ подвержен определенному уровню цензуры. #DeepMind

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Hi, AI • Noticias sobre la IA

@hiaimediaes · Post #797 · 2025/04/08 01:05

🧬 Avances médicos gracias a AlphaFold El año pasado, Demis Hassabis y John Jumper de Google DeepMind ganaron el Premio Nobel en Química por resolver el problema de predecir la estructura 3D de una proteína basada en su composición—un desafío científico que había durado décadas. Presentado por Google DeepMind en 2018, el modelo AlphaFold alcanzó una precisión sin precedentes en la predicción de la estructura 3D de las proteínas. AlphaFold2, lanzado en 2020, reveló la base de datos con casi todos los 250 millones de proteínas conocidas por la humanidad. En comparación, más de 60 años de experimentos de laboratorio habían identificado solo 225,000 fórmulas de proteínas. Ahora, años de investigación se comprimen en segundos de cálculos ⤴️ "Si la primera generación del descubrimiento de fármacos fue la generación natural, que nos dio la aspirina (de la corteza del sauce), y la segunda fue la generación biotecnológica, que nos dio Ozempic, entonces ahora hemos pasado a la tercera generación: la generación de la IA",explicaSamuel Hume, profesor del Departamento de Oncología de Oxford. Lo que AlphaFold ya ha ayudado a descubrir: 💠 El modelo ayudó a predecir la estructura del receptor de serotonina, una de las hormonas responsables del estado de ánimo. La IA probó cuáles de las 1.6 mil millones de moléculas podrían unirse eficazmente al receptor, lo que podría abrir el camino a nuevos medicamentos para trastornos del estado de ánimo. 💠 Usando AlphaFold, los científicos pudieron desarrollar un nuevo medicamento para el cáncer de hígado que ha mostrado eficacia en el laboratorio (pero aún no en pacientes). 💠 Otro desarrollo gracias a AlphaFold es una "jeringa molecular",que entrega las proteínas deseadas directamente en las células humanas. Esto será útil en la terapia génica y los tratamientos contra el cáncer. 💠 El modelo puede diseñar nuevas moléculas y modelar la estructura de las mutaciones. Esto podría transformar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades genéticas raras. 💠 AlphaFold reveló recientemente la estructura del "puente" molecular entre el espermatozoide y el óvulo que se forma durante la fertilización, lo que podría ser útil en el tratamiento de la infertilidad. Actualmente, el modelo se está utilizando para encontrar vacunas más efectivas contra la malaria y medicamentos para la enfermedad de Parkinson, así como para resolver el problema de la resistencia a los antibióticos. Más sobre el tema: 🔬Cómo AlphaFold de Google DeepMind está transformando la biología y la farmacéutica 🔬10 Herramientas Revolucionarias de IA según la revista Time #ciencia#deepmind@hiaimediaes

𝒫𝒶𝓇𝒶𝒹ℴ𝓍的朋友圈

@ParadoxW98 · Post #23954 · 2025/02/08 12:50

Google称,其DeepMind AI 首次超越人类金牌得主水平 谷歌宣布DeepMind创造了人工智能领域的新纪录:其最新AI系统AlphaGeometry2,在国际数学奥林匹克竞赛(IMO)的大规模几何题目测试中,首次超越人类金牌得主水平。 研究团队从2000年到2024年的IMO竞赛中精选了45道几何题目,经过技术处理后转化为50道标准题目。测试结果显示,AlphaGeometry2成功解答了其中的42道,已经超过了金牌得主40.9分的平均成绩。 🗒 标签: #Google#DeepMind

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8020 · 2025/07/11 09:15

🔥 Google DeepMind представили новую open-source библиотеку на Python для сборки асинхронных AI‑пайплайнов в реальном времени! Новая библиотека позволяет собирать AI-процессы из компонентов — как LEGO для ИИ-агентов. 🔧 Особенности: - Построение асинхронных, компонуемых пайплайнов - Поддержка Gemini и Gemini Live API - Основана на asyncio - Обрабатывает мультимодальные данные: текст, изображения, аудио - Внутри готовые агенты: real-time агент, исследователь, live-комментатор 💡 Подходит для: - Разработки ИИ-агентов - Генеративных моделей, работающих в реальном времени - Быстрой сборки MVP с мультимодальными возможностями Установка: pip install genai-processors Открытый код, готовые компоненты и интеграция с API. • Repo: https://github.com/google-gemini/genai-processors • Blog: https://developers.googleblog.com/en/genai-processors/ @ai_machinelearning_big_data #DeepMind#ai#ml

Yummy 😋

@godlynews1 · Post #14148 · 2025/11/19 09:48

Google将在新加坡设立AI研究实验室,并为学生提供免费AI Pro计划 Google DeepMind正在新加坡设立新的基地,旨在推动人工智能(AI)在亚太地区的研发及其在现实世界中的应用。 DeepMind 已与新加坡政府科技局 (GovTech Singapore) 和其他机构合作,在Google的物理隔离云基础设施上测试了先进的智能体人工智能系统,使新加坡政府成为亚洲首个进行此类测试的机构。 Google在细则中指出,符合条件的学生可以在 12 月 9 日之前注册免费使用一年。这家搜索巨头在印度也采取了类似的举措,为学生提供一年半的免费 Google AI Pro 服务。 🗒 标签: #Google#DeepMind#AI 📢 频道: @GodlyNews1 🤖 投稿: @GodlyNewsBot

NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #24047 · 2026/04/22 05:04

【🚀 AI 人工智慧|Google 推 Deep Research Max:支援 MCP、可接企業私有資料 】 #DeepMind#Gemini 📍 請見報導: https://abmedia.io/google-deep-research-max-gemini-3-1-pro-mcp-enterprise 📍 訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io

Hi, AI • Noticias sobre la IA

@hiaimediaes · Post #778 · 2025/03/29 16:48

🎬The Thinking Game: ¿cómo llevaron los juegos a Demis Hassabis a fundar DeepMind y ganar un Premio Nobel? "Este es un momento crucial para toda la humanidad, y no hay tiempo que perder", declara Sir Demis Hassabis, cofundador de Google DeepMind y Premio Nobel. El director Greg Kohs pasó cinco años filmando The Thinking Game (El Juego del Pensamiento), siguiendo a Hassabis en todas partes y capturando los momentos más vívidos de su vida y la de DeepMind. Varios episodios muestran a un joven Demis: fue un prodigio del ajedrez a los 13 años y se graduó de la escuela secundaria a los 16. Luego se dedicó al desarrollo de videojuegos y más tarde estudió ciencias de la computación en Cambridge. Hassabis explica en detalle cómo y por qué su pasión por los juegos lo llevó al campo de la inteligencia artificial. Obtuvo un doctorado en neurobiología en sus 30 años y, en 2010, fundó el laboratorio DeepMind con el objetivo de "resolver el problema de la inteligencia". "Mi objetivo de vida es resolver la inteligencia artificial general. <...> Quería explorar el límite del Universo", afirma Hassabis. En 2016, el modelo AlphaGo de DeepMind venció al mejor jugador humano del mundo en Go, y en 2018 el laboratorio lanzó AlphaFold, un modelo que revolucionó la biología y le otorgó a Hassabis el Premio Nobel. Hassabis es un optimista tecnológico devoto. A lo largo de la película (y de toda su vida), insiste en que la inteligencia artificial cambiará drásticamente el mundo tal como lo conocemos — y definitivamente para mejor. Más documentales: 🍿"Esto es un programa sobre nuestro futuro" — Netflix presenta nueva serie con Bill Gates 🍿Documentales sobre IA, robots y la nueva era de la humanidad #imperdible#deepmind@hiaimediaes

🤖DeepMindразработала ИИ-чат-бота Sparrow, обученного на большой языковой модели Chinchilla. Система предназначена для общения с людьми и ответов на вопросы, используя поиск Google. На основе отзывов от пользователей, Sparrow учится генерировать более полезные диалоги, заявили разработчики. 📝 Чтобы предотвратить опасные или оскорбительные сообщения, инженеры собрали экспериментальную группу и попросили участников выбрать несколько ответов модели на один и тот же вопрос. На основе полученных данных исследователи сформировали 23 правила, которых придерживались при доработке чат-бота. В итоге Sparrow не дает финансовых советов, ведет себя дружелюбно и не притворяется личностью. 👾 Однако модель все еще допускает ошибки, отметили в DeepMind. Время от времени Sparrow уходит от темы или выдумывает случайные ответы. Некоторые участники также смогли обойти ограничения чат-бота. #DeepMind#NLP

♟YouTubeприменил освоивший настольные игры ИИ-алгоритм MuZero от DeepMind для улучшения сжатия видео. В компании заявили, что модель снизила битрейт в среднем на 4% без заметной потери качества роликов. По словам исследователя DeepMind Антона Жернова, это значительная экономия вычислительной мощности и пропускной способности. ИИ может помочь жителям стран с ограниченным интернетом смотреть ранее недоступные для них видео, добавил эксперт. 💬 Жернов уточнил, что MuZero работает только с тем YouTube-контентом, где используется метод сжатия видео с открытым исходным кодом VP9, для улучшения которого алгоритм и адаптировался. #YouTube#DeepMind

Hi, AI • Noticias sobre la IA

@hiaimediaes · Post #917 · 2025/06/17 20:30

🎞 ANCESTRA: Una película del estudio de Darren Aronofsky, creada con Google Veo ANCESTRA es la primera colaboración entre Primordial Soup, el estudio fundado por Darren Aronofsky, director de Requiem for a Dream y Black Swan, y Google DeepMind. La película se estrenó en el Festival de Tribeca el 13 de junio. La directora Eliza McNitt convirtió la historia de su propio nacimiento en un experimento cinematográfico impulsado por inteligencia artificial. Cuando su madre embarazada acudió a un chequeo de rutina, los médicos descubrieron un agujero en el corazón de Eliza. Una operación de emergencia era la única forma de salvar su vida. 🎬 ¿Cómo se hizo? La película combina acción en vivo con visuales generados por inteligencia artificial para escenas que, de otro modo, serían imposibles de filmar. Por ejemplo, Gemini analizó fotos de la infancia de McNitt y produjo un texto detallado, que Imagen utilizó para generar una foto realista de un recién nacido. Esa imagen fue animada utilizando Veo.La inteligencia artificial también ayudó a crear transiciones detalladas y efectos visuales surrealistas. "Veo es otro lente a través del cual puedo imaginar el universo que me rodea",diceMcNitt. Más de 200 personas contribuyeron a la realización de la película. 📺 ¿Qué sigue? ANCESTRA es la primera de una serie de tres películas impulsadas por inteligencia artificial desarrolladas a través de la colaboración entre DeepMind y Primordial Soup. Google DeepMind ofrece acceso temprano a sus herramientas generativas más recientes. Al mismo tiempo, los cineastas las ponen a prueba en producciones creativas reales. 📱 Mira la película completa aquí. #noticias#cine#deepmind@hiaimediaes

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