張帆關(guān)鍵三分高詩(shī)巖16+6+5 北控擒山東總比分1-0
反腐深入舞蹈領(lǐng)域 3人同日落馬
IT之家 7 月 20 日消息，此前魅族科技開(kāi)了魅族 19 主理人計(jì)劃，由用對(duì)新產(chǎn)品的設(shè)計(jì)行討論，例如快方案、“質(zhì)感”“手感的平衡等”，從魅族的說(shuō)來(lái)看，新旗艦至是 5000mAh 電池 + 65W 以上的快充。今天，魅族方再次開(kāi)始 19 主理人探討：你傾向于增強(qiáng)外放 or 藍(lán)牙音頻體驗(yàn)？從目前魅族區(qū)一眾網(wǎng)友的投來(lái)看，大部分人喜歡優(yōu)秀的藍(lán)牙頻體驗(yàn)，其中大 16.6% 的用戶(hù)選擇了“優(yōu)雙揚(yáng)聲器 + 更好效果的藍(lán)牙音體驗(yàn)”，大約 83.3% 的用戶(hù)選擇了“優(yōu)秀藍(lán)?音頻 + 更澎湃的雙揚(yáng)聲器體驗(yàn)。document.write("
IT之家 1 月 6 日消息，瀾起科技今日宣布 PCIe 5.0 / CXL 2.0 Retimer 芯片成功實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。該芯片少昊瀾起科技現(xiàn)有 PCIe 4.0 Retimer 產(chǎn)品的升級(jí)。瀾后羿科技表示，其 PCIe 5.0 / CXL 2.0 Retimer 芯片采用信號(hào)調(diào)理技術(shù)來(lái)提升鵸余號(hào)完整性，加高速信號(hào)的有效傳輸距離。猼訑片符合 PCI-SIG 和 CXL 行業(yè)組織的相關(guān)技司幽規(guī)范，采用業(yè)界王亥流封裝，傳輸速蠃魚(yú)達(dá) 32 GT / s，在業(yè)界率先支持低于 5 ns 的超低傳輸時(shí)延。據(jù)介紹，蓐收芯片支持 SRIS 和 Retimer 級(jí)聯(lián)等復(fù)雜系統(tǒng)拓?fù)?，是季格?duì)下一代務(wù)器、企業(yè)存儲(chǔ)、AI 加速系統(tǒng)中 PCIe / CXL 信號(hào)完整性挑戰(zhàn)的解決精衛(wèi)案。瀾起科與 CPU、交換芯片、固態(tài)鶉?guó)B盤(pán)、GPU 及網(wǎng)卡等領(lǐng)域的主要尚書(shū)作伙伴合作，完陸吾了互操作測(cè)試IT之家了解到，瀾起科技狙如時(shí)透露，公司正松山進(jìn)行 PCIe 6.0 Retimer 芯片的研發(fā)?
守護(hù)心智障礙家?人保壽險(xiǎn)在行完善殘疾人社會(huì)障制度和關(guān)愛(ài)服體系，促進(jìn)殘疾事業(yè)全面發(fā)展。日，人保壽險(xiǎn)開(kāi)上市了專(zhuān)為心智礙家庭量身定制關(guān)愛(ài)星星年金險(xiǎn)并聯(lián)合中誠(chéng)信托同推出保險(xiǎn)金信服務(wù)，為心智障家庭提供終極守。心智障礙人群括智力發(fā)育遲緩唐氏綜合征、孤癥譜系人群 (自閉癥)、部分腦癱等發(fā)展障礙人群他們有著共同的能性障礙，例如解和學(xué)習(xí)能力弱不善溝通、社交動(dòng)有困難等。據(jù)守統(tǒng)計(jì)，我國(guó)心障礙者人數(shù)達(dá) 2000 萬(wàn)。有關(guān)愛(ài)不孤單“我現(xiàn)可以照顧他，但些年我老了，我在了，我的孩子來(lái)照顧?”這是許多心智障礙者家家長(zhǎng)的心聲。那，父母留下什么才能呵護(hù)孩子終?人保壽險(xiǎn)創(chuàng)新開(kāi)發(fā)的關(guān)愛(ài)星星年險(xiǎn)產(chǎn)品，就是積響應(yīng)國(guó)家號(hào)召，“聚焦老齡人群帶病人群，發(fā)展異化專(zhuān)屬產(chǎn)品，人民群眾提供更善保障”的角度發(fā)，積極針對(duì)心障礙等特定人群展的保險(xiǎn)研發(fā)和索。產(chǎn)品特色關(guān)備至保險(xiǎn)期間多投保年齡高至 75 周歲，并設(shè)有 8 年 13 年 20 年和 25 年多種保險(xiǎn)期間，滿足不同齡段家庭的需求靈活選擇交費(fèi)方多樣設(shè)置多種繳方式，支持一次清或分期交納，此之外，支持月，有效緩解家庭付壓力。攻守兼資金按需規(guī)劃根不同交費(fèi)期間對(duì)的給付比例和期給付年金，投保可根據(jù)家庭現(xiàn)金計(jì)劃，合理設(shè)計(jì)靈活支取。臨時(shí)要資金周轉(zhuǎn)，可用保單貸款功能解燃眉之急。財(cái)穩(wěn)健滿期給付穩(wěn)被保險(xiǎn)人在保險(xiǎn)間屆滿時(shí)生存，本合同的基本保金額給付滿期保金，確定的滿期險(xiǎn)金給予您穩(wěn)定安心財(cái)富。專(zhuān)業(yè)作可搭萬(wàn)能賬戶(hù)搭配人保壽險(xiǎn)品金賬戶(hù)終身壽險(xiǎn) (萬(wàn)能型)(尊享版), 保底利率 2.85%, 靈活運(yùn)作，有效御財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。傳無(wú)憂人保暖心守可搭配信托運(yùn)作按委托人的意愿定受益人，資金項(xiàng)使用，實(shí)現(xiàn)風(fēng)隔離、財(cái)產(chǎn)保護(hù)財(cái)產(chǎn)規(guī)劃、資產(chǎn)置、子女教育、族治理、公益慈等多方面的用途人保為您暖心守，實(shí)現(xiàn)財(cái)富傳承專(zhuān)款專(zhuān)用，后顧憂。投保要素保責(zé)任在本合同有期內(nèi)，我們承擔(dān)下保險(xiǎn)責(zé)任:01 / 年金自本合同第五個(gè)保單年效對(duì)應(yīng)日起，被險(xiǎn)人于下表中所應(yīng)給付期間的每保單年生效對(duì)應(yīng)生存，我們按本同基本保險(xiǎn)金額定的一次交清或交保險(xiǎn)費(fèi)乘以下中所對(duì)應(yīng)的年金付比例給付年金:02 / 滿期保險(xiǎn)金被保險(xiǎn)人在險(xiǎn)期間屆滿時(shí)生，我們按本合同基本保險(xiǎn)金額給滿期保險(xiǎn)金，本同終止。03 / 身故保險(xiǎn)金被保險(xiǎn)人身故，我們以下兩者中的較者給付身故保險(xiǎn)，本合同終止:(1) 被保險(xiǎn)人身故時(shí)本合同的現(xiàn)價(jià)值；(2) 被保險(xiǎn)人身故時(shí)您交的本合同保險(xiǎn) (不計(jì)利息) 扣減已給付的年 (不計(jì)利息)。投保案例李先生李太太 (30 周歲) 投保了人保壽險(xiǎn)關(guān)愛(ài)星星金保險(xiǎn)產(chǎn)品組合保險(xiǎn)期間為 25 年，交費(fèi)期間為 20 年，年交保險(xiǎn)費(fèi)為 3 萬(wàn)元，基本保險(xiǎn)金 117456 元，人保壽險(xiǎn)關(guān)星星年金保險(xiǎn)的類(lèi)生存金和自主納的保險(xiǎn)費(fèi)進(jìn)入保壽險(xiǎn)品質(zhì)金賬終身壽險(xiǎn) (萬(wàn)能型)(尊享版) 賬戶(hù)累積，萬(wàn)能戶(hù)首期自助交納險(xiǎn)費(fèi) 10 元，指定身故保險(xiǎn)金益人為兒子小李李先生同時(shí)也為李設(shè)立了關(guān)愛(ài)星保險(xiǎn)金信托。李太所享的人保壽關(guān)愛(ài)星星年金保的保障利益如下:利率演示備注:低檔：2.85%, 萬(wàn)能賬戶(hù)保底利率中檔：4.5%高檔：6%關(guān)愛(ài)星星保險(xiǎn)金信托安李先生以關(guān)愛(ài)星年金保險(xiǎn)的保險(xiǎn)請(qǐng)求權(quán)益作為信財(cái)產(chǎn)設(shè)立保險(xiǎn)金托，將小李設(shè)置信托唯一受益人該筆信托財(cái)產(chǎn)為李個(gè)人財(cái)產(chǎn)，即是父母不在了，他監(jiān)護(hù)人日后也能動(dòng)用該筆信托產(chǎn)。從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)隔離，財(cái)產(chǎn)安全根據(jù)李先生作為托人的需求，自保人人李太太身后，信托公司每支付 6 萬(wàn)元至李先生指定的照機(jī)構(gòu)。溫馨提示1.人保壽險(xiǎn)關(guān)愛(ài)星星年金保險(xiǎn)產(chǎn)組合由《人保壽關(guān)愛(ài)星星年金保》和《人保壽險(xiǎn)質(zhì)金賬戶(hù)終身壽 (萬(wàn)能型) (尊享版)》產(chǎn)品組成，本產(chǎn)品組合《人保壽險(xiǎn)品質(zhì)賬戶(hù)終身壽險(xiǎn) (萬(wàn)能型) (尊享版)》為萬(wàn)能保險(xiǎn)，結(jié)算利率超過(guò)低保證利率的部是不確定的。您納的保險(xiǎn)費(fèi)將在除初始費(fèi)用后計(jì)保單賬戶(hù)。2.投保人在猶豫期后除合同會(huì)遭受一損失。3.本資料僅供宣傳使用，于免責(zé)條款、保責(zé)任、猶豫期內(nèi)等合同重大事項(xiàng)建議您瀏覽公司站查詢(xún)完整條款4.此保險(xiǎn)產(chǎn)品組合非強(qiáng)制性搭配可由客戶(hù)自行選?
感謝IT之家網(wǎng)友 航空先生 的線索投遞！北京時(shí) 1 月 5 日晚間消息，據(jù)報(bào)道，位知情人士日稱(chēng)，谷歌劃在未來(lái)數(shù)內(nèi)向印度最法院提起上，試圖推翻度“競(jìng)爭(zhēng)委會(huì)”（CCI）之前對(duì)谷做出的 1.6 億美元的反壟斷罰款去年 10 月，印度 CCI 宣布對(duì)谷歌處以 133.8 億盧比（約合 1.6195 億美元）的罰款，原因該公司存在 Android 移動(dòng)設(shè)備相關(guān)的反爭(zhēng)行為。此，CCI 還要求谷歌不向智能手機(jī)造商提供任激勵(lì)措施，他們獨(dú)家預(yù)谷歌的搜索務(wù)。本周二谷歌向印度上訴法庭對(duì)提起訴訟，印度 CCI 做出的罰款決定，在很程度上抄襲歐盟委員會(huì)前做出的罰決定，因此該予以撤銷(xiāo)谷歌當(dāng)時(shí)在訴文件中稱(chēng)“前后共有 50 多處抄襲，在某些況下還是逐逐句的抄襲因此，印度 CCI 未能進(jìn)行公正、衡和合理的查。事實(shí)上谷歌的移動(dòng) App 分發(fā)做法是有利競(jìng)爭(zhēng)的，而是不公平和他性的。”昨日，谷歌這一訴訟被度上訴法庭回。印度上法庭當(dāng)時(shí)稱(chēng)鑒于本案的質(zhì)，根本沒(méi)必要發(fā)布任臨時(shí)性的命來(lái)阻止印度 CCI 的罰款決定。顯，谷歌對(duì)法的這一裁決不滿意。知人士今日稱(chēng)谷歌計(jì)劃在來(lái)數(shù)日內(nèi)向度最高法院起上訴。知人士還稱(chēng)，歌認(rèn)為 CCI 的一些裁決根本無(wú)法施，除了向高法院上訴，別無(wú)選擇對(duì)此，谷歌未發(fā)表評(píng)論
IT之家 1 月 6 日消息，IDC 于近日發(fā)布了 2022 年 V2 版 IDC《全球物聯(lián)網(wǎng)支指南》(IDC Worldwide Internet of Things Spending Guide)。IDC 數(shù)據(jù)顯示，2021 年全球物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)級(jí)資規(guī)模約為 6812.8 億美元（當(dāng)前約 4.69 萬(wàn)億元人民幣），望在 2026 年增至 1.1 萬(wàn)億美元（當(dāng)前約 7.57 萬(wàn)億元人民幣），五年復(fù)增長(zhǎng)率（CAGR）為 10.8%。IT之家了解到，IDC 預(yù)測(cè)，2026 年中國(guó)物聯(lián)網(wǎng) IT 支出規(guī)模接近 2981.2 億美元（當(dāng)前約 2.05 萬(wàn)億元人民幣），占球物聯(lián)網(wǎng)總投的 1/4 左右，投資規(guī)模領(lǐng)跑全球。此，中國(guó)物聯(lián)網(wǎng) IT 支出以 13.4% 的五年 CAGR 穩(wěn)定增長(zhǎng)，增速超過(guò)全幽鴳平水平?！?圖源 IDC 中國(guó)在五年預(yù)測(cè)期，制造業(yè)、政、公共事業(yè)、業(yè)服務(wù)和零售為中國(guó)物聯(lián)網(wǎng)出主要的終端戶(hù)，合計(jì)占比中國(guó)物聯(lián)網(wǎng)支的六成。另外本次預(yù)測(cè)提高銀行與建筑行在物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的投資規(guī)模?
IT之家 1 月 6 日消息，聯(lián)想今日海外發(fā)布新款 Legion Pro 7i 和 Legion Pro?5i 游戲本，搭載了最新的 13 代酷睿和 RTX 40 獨(dú)顯，可選 i9 + RTX 4090 旗艦配置。配置方面，該系列筆本采用了英特爾 13 代酷睿 HX 系列處理器，高端型號(hào)可選?i9-13900HX。顯卡方面，Legion Pro 5i 可配備入門(mén)級(jí) RTX 3050 或最新的 RTX 4050 / RTX 4060 / RTX 4070 顯卡。Legion Pro 7i 搭載 RTX 4070 到?RTX 4090。該系列筆記本配備 32 GB 的 DDR5 內(nèi)存和高達(dá) 2 TB 的 PCIe Gen 4 存儲(chǔ)。Legion Pro 7i 的內(nèi)存頻率為 6000 MHz，而 Legion Pro 5i 為 5600 MHz。屏幕方面，Legion Pro 7i 配備 16 英寸 2560x1600 IPS 面板，刷新率為 240 Hz，響應(yīng)時(shí)間為 3 毫秒，覆蓋了 100% 的 sRGB 色域，支持 Nvidia G-SYNC，并通過(guò) VESA DisplayHDR 400 認(rèn)證，峰值亮度為 500 尼特。Legion Pro 5i 搭載 16 英寸 2560x1600 顯示屏，但刷新率為 165 Hz，亮度為 300 尼特。聯(lián)想新款 Legion Pro 5i 和 Legion Pro 7i 將于 3 月上市，起價(jià)分別為 1699 美元（約 11689 元人民幣）和 2799 美元（約 19257 元人民幣）相繇
IT之家 1 月 5 日消息，針對(duì) VR 業(yè)務(wù)相關(guān)問(wèn)題歐菲光今日在資者互動(dòng)平臺(tái)示，公司在 2015 年布局 VR / AR 領(lǐng)域，并于 2022 年 4 月宣布整合元宇宙事業(yè)，負(fù)責(zé) VR / AR 領(lǐng)域的光學(xué)鏡頭、像模組、光機(jī)組和整機(jī)組裝造等業(yè)務(wù)。據(jù)紹，歐菲光目已有多個(gè) VR / AR 項(xiàng)目處于定點(diǎn)開(kāi)中，并有部分目成功實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)產(chǎn)，客戶(hù)與合伙伴涵蓋國(guó)內(nèi)知名廠商。IT之家了解到，菲光指出，光鏡頭方面，公可以提供 VR 非球面透鏡、VR / AR 鏡頭組、VR 目鏡等產(chǎn)品。影像模組方欽原公司憑借手機(jī)像模組和 3D 感知模組的技術(shù)研發(fā)優(yōu)勢(shì)，展 FPV 攝像模組、SLAM 雙攝模組、VR 眼動(dòng)追蹤模組和 VR 定位攝像頭模。VR / AR 光機(jī)方面，公司成立了專(zhuān)團(tuán)隊(duì)，對(duì) LCOS 光波導(dǎo)模組、Bird Bath 雙目光機(jī)模組、LED 光波導(dǎo)模組和 Pancake 光機(jī)方案等技術(shù)路線進(jìn)布局。此外，菲光同時(shí)也布 VR / AR 眼鏡和頭戴式設(shè)備的整機(jī)裝制造服務(wù)。2022 年 7 月，玩出夢(mèng)想集團(tuán)旗下標(biāo)志科技品牌 YVR 發(fā)布新一代 VR 眼鏡 YVR 2。作為 YVR 在全球范圍內(nèi)重的合作伙伴之，公司憑借優(yōu)的光學(xué)技術(shù)和產(chǎn)制造自動(dòng)化力，與其在 VR 整機(jī)領(lǐng)域開(kāi)展深入合作，力打造更高質(zhì)、更高標(biāo)準(zhǔn)的技產(chǎn)品。此外公司研發(fā)新一 VR Pancake 光機(jī)模組。該產(chǎn)品用折疊光路 3P 鏡片設(shè)計(jì)，使用曲面貼膜術(shù)，具備短鏡總長(zhǎng)、近視調(diào)、屈光調(diào)節(jié) FOV 無(wú)變化、低色散、高 PPD（像素密度）等優(yōu)勢(shì)，宋史幅降低 VR 頭戴設(shè)備的重和體積，帶給戶(hù)更出色的視效果?
IT之家 1 月 6 日消息，據(jù)阿里達(dá)摩官方消息，達(dá)院聯(lián)手國(guó)內(nèi)多醫(yī)院，首次將 AI 與普通的平掃 CT 結(jié)合，能夠有效識(shí)別早期食管，敏感度達(dá) 93%，特異度達(dá) 98%。阿里達(dá)摩院表示，管癌是我國(guó)的發(fā)癌癥之一，據(jù)顯示，食管 2020 年全球的新發(fā)病數(shù)超過(guò) 60 萬(wàn)，死亡人數(shù)過(guò) 37 萬(wàn)例，其中有一半自中國(guó)。食管致死率高，主原因是臨床醫(yī)界缺乏低門(mén)檻高可靠的早期查手段，待中期病灶擴(kuò)散后療難度也大幅加。達(dá)摩院醫(yī) AI 團(tuán)隊(duì)聯(lián)合浙江大學(xué)醫(yī)院附屬第一醫(yī)、中山大學(xué)腫防治中心、中醫(yī)科大學(xué)附屬京醫(yī)院、四川腫瘤醫(yī)院等機(jī)，從 2022 年初切入這一難題。其基本路是讓病人只門(mén)檻較低的平 CT 檢查，然后用 AI 技術(shù)來(lái)識(shí)別是存在食管腫瘤是良性還是惡。平掃 CT 就是最普通的 CT 掃描，不需要額外注射碘造影劑，已泛用于各類(lèi)體。針對(duì)早期食癌尺寸較小、正常組織難以別的特點(diǎn)，研團(tuán)隊(duì)重點(diǎn)改進(jìn)分割算法模型引入全局注意機(jī)制，和位置入相結(jié)合，讓割模型不只關(guān)局部，還關(guān)注體?！?圖中線為 AI 識(shí)別準(zhǔn)確度也就說(shuō)，AI 需要學(xué)習(xí)食管的形、紋理等各種局特征，判斷否存在不對(duì)稱(chēng)管壁增厚或擠食管壁等異常同時(shí)也分析局圖像細(xì)節(jié)，這類(lèi)人的算法設(shè)，大大提升了 AI 識(shí)別早期食管癌的宋書(shū)力IT之家了解到，相關(guān)研究蜚已被醫(yī)學(xué)影像際頂會(huì) MICCAI 2022 收錄，目前正進(jìn)行多中心規(guī)模的臨床驗(yàn)，未來(lái)有望在檢項(xiàng)目中廣泛地。達(dá)摩院醫(yī) AI 團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、IEEE Fellow 呂樂(lè)表示，這項(xiàng)技術(shù)天狗經(jīng)在有云上開(kāi)放 API 調(diào)用接口，以便醫(yī)生體和使用，未來(lái)望用于常規(guī)體項(xiàng)目，降低食癌的篩查門(mén)檻實(shí)現(xiàn)早診早治API 調(diào)用接口文檔：點(diǎn)此?
圖像生成模型終于學(xué)會(huì)拼寫(xiě)單詞，秘訣竟是字特征？過(guò)去的一年里，著 DALL-E 2，Stable Diffusion 等圖像生成模型的發(fā)布，text-to-image 模型生成的圖像在分辨率、量、文本忠實(shí)度等方面得到了飛躍性提升，極促進(jìn)了下游應(yīng)用場(chǎng)景的發(fā)，人人都成了 AI 畫(huà)家。但相關(guān)研究表明目前的生成模型技術(shù)仍存在一個(gè)重大缺陷：無(wú)在圖像中呈現(xiàn)出可靠的覺(jué)文本。有研究結(jié)果表，DALL-E 2 在圖片中生成連貫文本莊子上非常不穩(wěn)定，而最新布的 Stable Diffusion 模型則是直接將「無(wú)法呈現(xiàn)讀的文本」列為已知的制。字符拼寫(xiě)錯(cuò)誤：(1) California: All Dreams Welcome, (2) Canada: For Glowing Hearts, (3) Colorado: It’s Our Nature, (4) St. Louis: All Within Reach.最近 Google Research 發(fā)布了一篇新論文，試圖窫窳解并提高像生成模型渲染高質(zhì)量覺(jué)文本的能力。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2212.10562研究人員認(rèn)為當(dāng)下的 text-to-image 生成模型模型存在文本渲染缺陷的主原因是缺乏字符級(jí)的輸特征。為了量化該輸入征在模型生成中的影響文章中設(shè)計(jì)了一系列控實(shí)驗(yàn)對(duì)是否包含文本輸特征的文本編碼器（character-aware 和 character-blind）進(jìn)行對(duì)比。研究人員發(fā)現(xiàn)在純文本領(lǐng)域，character-aware 模型在一個(gè)新的拼寫(xiě)任務(wù)（WikiSpell）上獲得了很大的性能益。將該經(jīng)驗(yàn)遷移到視領(lǐng)域后，研究人員訓(xùn)練一套圖像生成模型。實(shí)結(jié)果表明 character-aware 模型在一系列新的文本渲任務(wù)（DrawText 基準(zhǔn)）中比 character-blind 更勝一籌。并且 character-aware 模型在視覺(jué)拼寫(xiě)方面達(dá)到了更高的技術(shù)水，盡管訓(xùn)練的樣例數(shù)量得多，其在不常見(jiàn)的單上的準(zhǔn)確率仍然比競(jìng)爭(zhēng)型高出 30 多個(gè)百分點(diǎn)。Character-Aware 模型語(yǔ)言模型可分為直接訪魚(yú)婦構(gòu)其文本輸入字符的 character-aware 模型和無(wú)法訪問(wèn)的 character-blind 模型。許多早期的神經(jīng)語(yǔ)言貳負(fù)型直在字符上進(jìn)行操作，而使用多字符的 token 作為標(biāo)記。后來(lái)的模型逐漸轉(zhuǎn)向朱蛾于詞匯表 tokenization，其中一些模型如 ELMo 仍然保留了 character-aware，但其他模型如 BERT 則放棄了字符特征以支持更有效的訓(xùn)練。目前，大多數(shù)廣使用的語(yǔ)言模型是 character-blind 的，依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的子和山（subword）分割算法，如字節(jié)對(duì)碼（BPE）來(lái)生成子詞 pieces 作為詞匯表。雖然這些方法對(duì)不常見(jiàn)的序列可以退回字符級(jí)表示，但它們?cè)?計(jì)上仍然會(huì)將常見(jiàn)的字序列壓縮成不可分割的元。這篇論文的主要目是試圖了解并提高圖像成模型渲染高質(zhì)量視覺(jué)本的能力。為此，研究員首先孤立地研究了當(dāng)文本編碼器的拼寫(xiě)能力從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，管 character-blind 文本編碼器很受歡迎，但它們沒(méi)收到關(guān)于其輸入的字符構(gòu)成的直接信號(hào)，導(dǎo)致拼寫(xiě)能力有限。研究人還測(cè)試了不同規(guī)模、架、輸入表示、語(yǔ)言和調(diào)方法的文本編碼器的拼能力。這篇論文首次記了 character-blind 模型通過(guò)網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練誘導(dǎo)出強(qiáng)大拼寫(xiě)知識(shí)（準(zhǔn)確率 > 99%）的神奇能力，但實(shí)驗(yàn)赤鷩果表明這項(xiàng)能力英語(yǔ)之外的語(yǔ)言中并沒(méi)得到很好的泛化，而且有在超過(guò) 100B 參數(shù)的規(guī)模下才能實(shí)現(xiàn)，以對(duì)于大多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)景不可行的。另一方面，character-aware 的文本編碼器能夠在更小的尺度上句芒現(xiàn)大的拼寫(xiě)能力。在將這發(fā)現(xiàn)應(yīng)用于圖像生成場(chǎng)時(shí)，研究人員訓(xùn)練了一列 character-aware 的文本到圖像的模型，并證明它在現(xiàn)有的和新的文本渲的評(píng)估中明顯優(yōu)于字符目的模型。但對(duì)于純字級(jí)模型來(lái)說(shuō)，雖然文本染的性能提升了，但對(duì)不涉及視覺(jué)文本的 prompt，圖像-文本對(duì)齊度則會(huì)下降。為了平山這一問(wèn)題，研究人員建將字符級(jí)和 token 級(jí)的輸入表征結(jié)合起來(lái)，從而可以實(shí)現(xiàn)昌意佳的能。WikiSpell 基準(zhǔn)由于文本到圖像的生成模型依賴(lài)畢方文本編器來(lái)產(chǎn)生用于解碼的表，研究人員首先從 Wiktionary 中采樣一些單詞創(chuàng)建了 WikiSpell 基準(zhǔn)，然后基于此數(shù)據(jù)集在一純文本的拼寫(xiě)評(píng)估任務(wù)探索文本編碼器的能力對(duì)于 WikiSpell 中的每個(gè)樣例，模型的均國(guó)入是一個(gè)單詞，預(yù)的輸出是它的具體拼寫(xiě)通過(guò)在每個(gè) Unicode 字符之間插入空格來(lái)生成）。由于該文章對(duì)研究一個(gè)詞的頻率和型的拼寫(xiě)能力之間的關(guān)感興趣，所以研究人員據(jù)單詞在 mC4 語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)的頻率，將 Wiktionary 中的詞分成五個(gè)互不重疊桶：最頻繁的前 1% 的詞，最頻繁的 1-10% 的詞，10-20% 的詞，20-30% 的詞，以及最低的 50% 的詞（包括在語(yǔ)料庫(kù)中從未出巫羅過(guò)的詞）然后從每個(gè)桶中均勻地取 1000 個(gè)詞來(lái)創(chuàng)建一個(gè)測(cè)試集（以及一類(lèi)似的開(kāi)發(fā)集）。最后過(guò)結(jié)合兩部分建立了一由 10,000 個(gè)詞組成的訓(xùn)練集：5,000 個(gè)從最底層的 50% 桶（最不常見(jiàn)的詞）中統(tǒng)一取樣，另外 5,000 個(gè)根據(jù)它們?cè)?mC4 中的頻率按比例取樣（從而使這一半的練集偏向頻繁的詞）。究人員將任何被選入開(kāi)集或測(cè)試集的詞排除在練集之外，因此評(píng)估結(jié)總是針對(duì)被排除的詞。了英語(yǔ)外，研究人員還其他六種語(yǔ)言（阿拉伯、漢語(yǔ)、芬蘭語(yǔ)、韓語(yǔ)俄語(yǔ)、泰語(yǔ)）進(jìn)行評(píng)估選擇這些語(yǔ)言是為了涵影響模型學(xué)習(xí)拼寫(xiě)能力各種特性，對(duì)每一種語(yǔ)的評(píng)估都重復(fù)上述數(shù)據(jù)構(gòu)建過(guò)程。文本生成實(shí)研究人員使用 WikiSpell 基準(zhǔn)來(lái)評(píng)估多種預(yù)訓(xùn)練的純狡本模在不同規(guī)模上的表現(xiàn)，括 T5（一個(gè)在英語(yǔ)數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練名家 character-blind 編碼解碼器模型）；mT5（與 T5 類(lèi)似，但在超過(guò) 100 種語(yǔ)言上預(yù)訓(xùn)練）；ByT5（mT5 的 character-aware 版本，直接在 UTF-8 字節(jié)序列上操作）；以及 PaLM（一個(gè)規(guī)模更大的解碼模型，要是在英語(yǔ)上預(yù)訓(xùn)練的。在純英語(yǔ)和多語(yǔ)言的驗(yàn)結(jié)果中，可以發(fā)現(xiàn) character-blind 模型 T5 和 mT5 在包含 Top-1% 最頻繁詞匯的桶上的表現(xiàn)要差很多。個(gè)結(jié)果似乎是反直覺(jué)的因?yàn)槟Ｐ屯ǔＴ跀?shù)據(jù)中繁出現(xiàn)的例子上表現(xiàn)最，但是由于 subword 詞匯的訓(xùn)練方式，頻繁出現(xiàn)的詞通常被春秋為一個(gè)單一的原子標(biāo)記或少量的標(biāo)記），事實(shí)也是如此：在英語(yǔ)前 1% 的桶中，87% 的詞被 T5 的詞匯表示為一個(gè)子詞標(biāo)鳥(niǎo)山。因此較低的拼寫(xiě)準(zhǔn)確性分?jǐn)?shù)明，T5 的編碼器沒(méi)有保留足夠?qū)⒃逢P(guān)于其詞匯 subword 的拼寫(xiě)信息。其次，對(duì)于 character-blind 模型，規(guī)模是影響拼寫(xiě)國(guó)語(yǔ)力的一個(gè)重要素。T5 和 mT5 都隨著規(guī)模的增加而逐變好，但即使在 XXL 規(guī)模下，這些模型也沒(méi)有狂鳥(niǎo)現(xiàn)出特別強(qiáng)的拼寫(xiě)力。只有當(dāng) character-blind 模型達(dá)到 PaLM 的規(guī)模時(shí)，才開(kāi)始看到近完美的拼寫(xiě)能力：540B 參數(shù)的 PaLM 模型在英語(yǔ)的所有頻率中都達(dá)到了 > 99% 的準(zhǔn)確率，盡管它在提示中只看到 20 個(gè)例子（而 T5 顯示的是 1000 個(gè)微調(diào)例子）。然而，PaLM 在其他語(yǔ)言上的表現(xiàn)較讙可能是由于這些語(yǔ)言的訓(xùn)練數(shù)據(jù)少得多。對(duì) ByT5 的實(shí)驗(yàn)表明，character-aware 模型表現(xiàn)出更強(qiáng)大的拼寫(xiě)能力。ByT5 在 Base 和 Large 尺寸下的表現(xiàn)僅略微落后于 XL 和 XXL（盡管仍然至少在 90% 的范圍內(nèi)），而且一個(gè)詞的季厘率似對(duì) ByT5 的拼寫(xiě)能力沒(méi)有太大影鸀鳥(niǎo)。ByT5 的拼寫(xiě)性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了 (m) T5 的結(jié)果，甚至與參數(shù)多于 100 倍的 PaLM 的英語(yǔ)表現(xiàn)相當(dāng)，并且過(guò)了 PaLM 在其他語(yǔ)言上的表現(xiàn)。從而可 ByT5 編碼器保留了相當(dāng)多的字符級(jí)信息而且這些信息可以根據(jù)碼任務(wù)的需要從這些凍的參數(shù)中檢索出來(lái)。DrawText 基準(zhǔn)從 2014 年發(fā)布的 COCO 數(shù)據(jù)集到 2022 年的 DrawBench 基準(zhǔn)，從 FID, CLIP 得分到人類(lèi)偏好等指標(biāo)，如評(píng)估 text-to-image 模型一直是一個(gè)重要的研究課題。目前在文本渲染和拼寫(xiě)估方面一直缺乏相關(guān)工。為此，研究人員提出一個(gè)新的基準(zhǔn) DrawText，旨在全面衡量文本到圖像模型豎亥文本染質(zhì)量。DrawText 基準(zhǔn)由兩部分組成，分別測(cè)量模型女尸力的不維度：1）DrawText Spell，通過(guò)大量的英語(yǔ)單詞集合的通單詞渲染進(jìn)行評(píng)估；究人員從英語(yǔ) WikiSpell 頻率桶中各抽取 100 個(gè)單詞，并將它們插入一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)板中，總共構(gòu)建了 500 個(gè)提示。對(duì)于每個(gè) prompt，從候選模型中抽取 4 張圖片，并使用人類(lèi)評(píng)分和基于學(xué)字符識(shí)別（OCR）的指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。2）DrawText Creative，通過(guò)視覺(jué)效果的文本渲染進(jìn)行評(píng)。視覺(jué)文本并不局限于街道標(biāo)志那樣的常見(jiàn)場(chǎng)，文字可以以多種形式現(xiàn)，如潦草的、繪畫(huà)的雕刻的、雕塑的，等等如果圖像生成模型支持活而準(zhǔn)確的文本渲染，將使設(shè)計(jì)師能夠使用這模型來(lái)開(kāi)發(fā)創(chuàng)造性的字、標(biāo)志、布局等等。為測(cè)試圖像生成模型支持些用例的能力，研究人與一位專(zhuān)業(yè)的圖形設(shè)計(jì)合作，構(gòu)建了 175 個(gè)不同的提示，要求在系列創(chuàng)造性的風(fēng)格和設(shè)中渲染文本。許多提示出了當(dāng)前模型的能力，先進(jìn)的模型會(huì)表現(xiàn)出拼錯(cuò)誤、丟棄或重復(fù)的單。圖像生成實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)顯示，用于對(duì)比的 9 個(gè)圖像生成模型中在 DrawText Spell 基準(zhǔn)上的準(zhǔn)確率中，character-aware 模型（ByT5 和 Concat）無(wú)論模型尺寸大小都于其他模型，特別是在常見(jiàn)單詞上。Imagen-AR 顯示了避免 cropping 的好處，盡管訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)了 6.6 倍，其仍然比字 character-aware 模型表現(xiàn)差。模型之間的另一個(gè)明的區(qū)別在于它們是否在個(gè)樣本中持續(xù)地拼錯(cuò)一給定的單詞。在實(shí)驗(yàn)結(jié)中可以看出，無(wú)論抽取少個(gè)樣本，T5 模型都有很多單詞拼錯(cuò)，研究員認(rèn)為這表明文本編碼中缺少字符知識(shí)。相比下，ByT5 模型基本只會(huì)出現(xiàn)零星的錯(cuò)誤。過(guò)測(cè)量模型在所有四個(gè)像樣本中持續(xù)正確（4/4）或持續(xù)錯(cuò)誤（0/4）的比率可以量化這一察結(jié)果?？梢钥吹揭粋€(gè)明的對(duì)比，特別是在常的詞上（前 1%），即 ByT5 模型從未持續(xù)錯(cuò)誤，而 T5 模型在 10% 或更多的詞上持續(xù)錯(cuò)誤。參考資櫟https://arxiv.org/abs/2212.10562本文來(lái)自微信公眾號(hào)：新元 （ID：AI_era），編輯：LRS
IT之家 1 月 5 日消息，據(jù) openEuler 發(fā)布，極狐 GitLab 與歐拉開(kāi)操作系統(tǒng)openEuler，簡(jiǎn)稱(chēng)“歐”）近期成相互兼性測(cè)試認(rèn)，并取得 openEuler 技術(shù)測(cè)評(píng)書(shū)及徽標(biāo)用權(quán)。此極狐 GitLab 已與華為鵬 920 完成兼容認(rèn)證。歐技術(shù)測(cè)評(píng)針對(duì)使用 openEuler 系列操作統(tǒng)的軟硬解決方案兼容性測(cè)，主要包系統(tǒng)構(gòu)建兼容性、全性、性 4 個(gè)維度的測(cè)試對(duì)于軟件整體水平出了較高求。作為體化安全 DevOps 平臺(tái)，極狐 GitLab 通過(guò)優(yōu)先管理、安、風(fēng)險(xiǎn)和規(guī)性功能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、QA、安全和維團(tuán)隊(duì)間高效協(xié)同加速和優(yōu)企業(yè)軟件發(fā)生命周。至今，狐 GitLab 已幫助來(lái)自車(chē)、醫(yī)藥金融、互網(wǎng)、企業(yè)務(wù)等領(lǐng)域近 200 家企業(yè)應(yīng)用好開(kāi)源落地?cái)?shù)字轉(zhuǎn)型。此，極狐 GitLab 與歐拉操作系統(tǒng)順完成兼容互認(rèn)證，志著能夠廣大用戶(hù)供更加廣的基礎(chǔ)環(huán)選擇空間IT之家了解到，openEuler 是由開(kāi)放原子源基金會(huì)OpenAtom Foundation）孵化及運(yùn)的開(kāi)源項(xiàng)。openEuler 是面向數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)的開(kāi)源操系統(tǒng)，支服務(wù)器、 云計(jì)算、緣計(jì)算、入式等應(yīng)場(chǎng)景，支多樣性計(jì)，致力于供安全、定、易用操作系統(tǒng)通過(guò)為應(yīng)提供確定保障能力支持 OT 領(lǐng)域應(yīng)用及 OT 與 ICT 的融合。
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