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在人工智能领域,多模式大语言模型在推动进步方面发挥了巨大作用,但它们面临处理误导性信息的挑战,可能导致不正确或产生幻觉的响应。这种脆弱性引发了对MLLM在需要准确解释文本和视觉数据的应用中可靠性的担忧。作为一个不断发展的领域,解决这些挑战对于在现实应用中部署MLLMs至关重要。
苹果的研究人员最近推出了一款名为Keyframer的动画原型工具,该工具采用了大型语言模型的动力,旨在从静态图像生成引人注目的动画。这标志着LLMs在创意领域的又一次创新应用。该研究为未来的动画设计工具提供了可能的方向,将生成能力与动态编辑器相结合,以实现更强大的创意控制和迭代。
近几个月来,大型语言模型在人工智能社区中引起了极大的关注和流行。这些模型在文本摘要、问答、代码完成、内容生成等任务中展示出了强大的能力。考虑到低质量网络数据的丰富性和经典LLM训练方法的资源密集性,这种方法提供了一种可能的前进方式。
瑞士洛桑联邦理工学院与苹果联手推出了一项名为"MassivelyMultimodalMaskedModeling"的人工智能框架,旨在解决训练跨多模态视觉基础模型的挑战。尽管在自然语言处理领域,训练大型语言模型已经取得了显著成功,但在视觉领域,仍需要构建能够灵活处理多种输入模态和输出任务的模型。通过对4M性能影响的深入消融分析,结合该方法的简便性和通用性,研究人员认为4M在许多视觉任务和未来发展中具有巨大的潜力。
研究人员在最新的一项研究中介绍了Ferret,这是一款多模式语言模型,旨在实现高级图像理解和描述。该研究聚焦于视觉-语言学习中的关键问题,即如何融合地理信息和语义知识,以便模型能够同时引用和定位图像中的元素。这一研究为多模式语言模型领域带来了突破性进展,为图像理解和描述提供了新的可能性。
苹果公司正在研究用户如何与计算机系统互动,其中一个想法是可以用于手势控制的手套,并有可能在某些情况下提供触觉反馈...在一项新授予的专利中,苹果公司建议使用带有传感器和触觉的手指安装设备作为互动工具...一张苹果专利图片显示了手指传感器单元的潜在安装点...苹果公司的一张专利图片显示了安装在手指上的传感器的套筒设计...苹果公司定期获得美国专利和商标局授予的众多专利,但尽管公布的文件可能表明该公司在某些主题上的想法,但它并不保证苹果公司会很快将所述概念推向市场...
如果苹果公司要制造一辆电动汽车并以某种形式提供给公众,它确实必须解决车辆充电的问题...苹果汽车可能有自己的MagSafe式充电器对准系统,充电站上的触点会自动与电动汽车上的对应触点完全对准...驾驶员或自动驾驶汽车系统必须尝试将车辆尽可能地靠近其预定的终点,以最大限度地提高与充电站的适当连接机会...苹果公司每周都会提交大量的专利申请,但虽然专利申请的存在表明苹果公司的研究和开发工作有兴趣的领域,但并不能保证苹果公司会在未来的产品或服务中使用这些想法...
未来的睡眠跟踪可以在没有任何传感器或可穿戴设备的情况下进行,因为苹果公司正在研究使用iPhone、Mac或HomePod mini来提供生理监测...已经有一些追踪器设备,这包括苹果自己的Beddit睡眠监测器,在苹果收购Beddit时获得,然后在2022年1月停产...苹果这种不引人注目的监测所需的测量是利用系统进行的,如用于测量运动声音、呼吸声音和打鼾的麦克风,运动传感器甚至是雷达...苹果表示,当需要监测两个或更多人的生理参数时,例如两个人在同一张床上睡觉,不受干扰的监测变得更加困难......
苹果现在认为,触摸屏的位置一般也靠近用户的手,因此可能容易被用户自己的手遮挡住视线,而且,即使用户看着触摸屏,它的位置与主显示屏相比,焦点距离不同,所以用户必须重新调整他们的头部或眼睛,以有效地阅读和与触摸屏互...触摸面板可以包括一个触摸感应表面,在检测用户使用Apple Pencil产生的触摸事件时,产生一个可以被电子设备的其他组件处理和使用的信号,电子设备的显示组件可以显示代表可选择的虚拟按钮或图标的文本和/或图形显示元素,而触摸敏感表面可以让用户浏览和改变显示屏幕上显示的内容......
据外媒报道,苹果正在进一步研究基于可穿戴设备的健康监测并在周三发表的一篇研究论文中详细介绍了在AirPods的帮助下估计呼吸频率的承诺。MyHealthyApple在苹果的机器学习研究网站上发布了一篇题为《从可穿戴麦克风获得的呼吸音频中估算呼吸频率(Estimating Respiratory Rate From Breath Audio Obtained Through Wearable Microphones》的文章。它有介绍了利用从AirPods收集的音频数据监测健康人群运动时呼吸频率的方法。苹果希望