《HomePod软件更新增加通话/改进Siri/支持按歌词搜索》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
在苹果秋季新品发布会上，蒂姆·库克专门介绍了智能音箱HomePod即将迎接的软件更新，增加了用户呼声较高的几项特性，包括改进的Siri功能等...
除了按歌词搜索音乐，设置复数个计时器，拨打和接收通话来电等功能外，你现在还可以像AppleWatch一样，通过Ping功能寻找房间内的iPhone或者其它苹果设备...
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尽管苹果在生成式AI热潮开始后并未推出任何AI模型，但近期公司正在着手一些AI项目。苹果研究人员分享了一篇揭示公司正在研发的新语言模型的论文，内部消息称苹果正在研发两款AI驱动的机器人。由于模型对用户应用屏幕的全面理解以及执行某些任务的知识，Ferret-UI可以用于强化Siri，让其为用户执行任务。
苹果即将在今年晚些时候推出一款价格更为亲民的AirPods耳机，这一消息来自于供应链分析师JeffPu的透露。这款新耳机将由富士康的子公司负责制造，并率先在印度的工厂进行组装工作。还透露出可能将增加一项与健康相关的新功能。
AdobePhotoshop迎来了一次重大更新，通过集成AdobeFireflyImage3Model，引入了多项新的AI功能，这些功能大幅提升了图像编辑的深度与灵活性。这次的更新不仅优化了图像生成的过程让用户能够以前所未有的控制度和精准度实现其创意构想。这些新的AI功能的引入，无疑将为Photoshop用户带来更高效、更精准的图像编辑体验。
【新智元导读】苹果公司发布了一款参数量仅为80M的最新模型——ReALM，能够将各种形式的上下文转换为文本进行理解，包括解析屏幕、多轮对话以及上下文引用，提升了Siri等智能助手的反应速度和智能程度。会读心的Siri想不想要?今天，苹果发布了自家的最新模型ReALM，仅需80M参数，就能在上下文理解能力上打平甚至超越GPT-4!论文地址:https://arxiv.org/pdf/2403.20329.pdfReALM可以将任何形式的上下文转换为文本来进行理解，比如解析屏幕、多轮对话、以及上下文中的引用。随着模型大小的增加，所有数据集的性能都有所提高屏幕相关数据集的差异最为明显，因为这项任务在本质上更加复杂。
感谢网友雨雪载途的线索投递。OPPOK12手机将于4月24日14:30正式发布，官方预热了其续航表现。一加NordCE4手机已经上市销售。
Ollama软件的最新更新为用户带来了一系列显著的性能提升和新功能。这次更新主要集中在优化软件性能，提高VRAM的利用率，减少内存不足的错误，并改善GPU的运行效率。无论是研究人员、开发者还是普通用户，都能够从Ollama的新功能和模型支持中受益。
供应链分析师JeffPu透露，科技巨头苹果正计划在今年晚些时候推出备受期待的低价版AirPods耳机。这一消息引发了市场的广泛关注，显示出苹果在扩大生产规模、拓展市场覆盖以及优化成本控制方面的积极态度。这一改变不仅符合当前充电技术的发展趋势，也有望为用户带来更加便捷和高效的充电体验。
vivoX100系列手机近日推出了PD2309E_A_14.0.17.4.W10.V000L1版本更新。本次更新主要集中在相机和网络方面，优化了相机长焦清晰度和曝光稳定性，并新增了对Wi-Fi7的支持。这个版本更新给用户带来了很多实用有价值的改进。
CircletoSearch是一款旨在简化和提升在线搜索过程的Chrome浏览器扩展。它利用AI技术将用户的查询转化为对话，从解锁Chrome浏览体验的全部潜力。要获取更多详细信息并开始您的搜索增强之旅，请访问CircletoSearch官方网站。
苹果iPhone的销售低迷为三星电子和中国智能手机企业提供了一个机会。这两家公司都在增加其智能手机和OLED的库存。当前中小型OLED和智能手机市场受到了苹果iPhone销售低迷、三星电子和中国智能手机企业库存储备等因素的影响。
星尘智能（Astribot）研发的S1机器人，是一款新一代AI机器人，能够模仿学习，执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理，帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试，预计在2024年内完成商业化。
Foundy是世界上第一个全流程人工智能买卖企业平台，帮助创始人、收购者和M&A顾问相互找到并完成收购交易，效率比传统M&A流程高出3倍。我们的市场覆盖数以百亿计的收购预算。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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