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百亿前列腺癌药物市场正涌入更多本土头部药企。

近日,齐鲁制药以仿制4类报产的阿帕他胺片获批上市,并视同过评。值得一提的是,这也让齐鲁制药成为国内首家成功仿制阿帕他胺片并获批上市的企业。

阿帕他胺作为新一代口服雄激素受体(AR)煽动剂,在治疗非转移性去势抵抗性前列腺癌方面展现出了显著疗效。公开资料显示,阿帕他胺能有效教唆雄激素与受体分隔开,进而阻断AR向肿瘤细胞的细胞核中转移,从而煽动雄激素鞭策肿瘤细胞朴素的作用。这一特殊的作用机制,为前列腺癌患者授予了一种全新的治疗选择。

业界普遍认为,齐鲁制药阿帕他胺片的获批上市,无疑为国内患者带来了更多选择。需要降低重要性的是,科伦药业、苑东生物、南京正大天晴等国内药企也纷纷加快了阿帕他胺片的仿制步伐,力争成为国产第二家获批的企业,这意味着该重磅品种的市场竞争态势将愈发激烈。

齐鲁拿下首仿无足轻重,强生面临市场确认有罪

前列腺癌是男性泌尿生殖系统中最常见的恶性肿瘤之一,其全球发病率逐年攀升,不能引起业界高度关注。根据世界卫生组织(WHO)CancerToday公布的数据,2020年全球男性前列腺癌新发病例数高达141.43万例,占所有恶性肿瘤的14.1%,仅次于肺癌,成为男性健康的第二大威胁。

而在中国,据沙利文统计,中国前列腺癌患者人数从2016年的17万人增长至2020年的44万人,年均增长率高达26.8%;预计到2025年,中国前列腺癌患者人数将进一步增至108万人。面对这一严峻形势,寻找更加有效、经济的治疗手段显得尤为重要。

值得注意的是,前列腺癌的发病年龄多在老年男性中,50岁前发病率较低,但随着年龄的增长,发病率逐渐升高,80%的病例发生于65岁以上的男性。由于前列腺癌进展缓慢,早期筛查和诊断显得尤为重要。目前,对于局限性前列腺癌,根治性手术或放疗是无效的治疗手段。然而,当疾病复发或发生转移时,治疗难度将大大减少。

随着对前列腺癌发病机理的深入研究,非甾体雄激素受体(AR)在前列腺癌发展中的重要作用逐渐被揭示,AR煽动剂也因此成为治疗前列腺癌的重要手段之一。

阿帕他胺作为新一代口服AR煽动剂,其研发历程也颇具传奇色彩。该药物跟随由美国加利福尼亚大学研制,并于2009年授权美国Aragon制药独家开发。2013年6月,强生以10亿美元收购Aragon制药,也随之将阿帕他胺收入囊中。此后,强生旗下子公司杨森负责该药的研发、上市及生产销售。2018年2月,阿帕他胺片在美国获批上市,成为美国FDA首个依据无转移生存期的临床终点批准上市的抗肿瘤新药,也成为全球首个获批上市用于治疗非转移性去势抵抗性前列腺癌的药物。

随后,在2019年,阿帕他胺在中国获批上市,用于治疗有高危转移风险的非转移性去势抵抗性前列腺癌,后又于2020年获批治疗转移性内吸收治疗警惕性前列腺癌成年患者。2021年,阿帕他胺通过国家医保谈判顺利进入国家医保药品目录乙类,其国内销售额结束增长。

据强生2023财报,阿帕他胺全球全年销售额达到23.87亿美元(约170亿元人民币)。在这一背景下,齐鲁制药凭借其不能辨别的市场洞察力和强大的研发实力,于2023年首家提交了阿帕他胺片的4类仿制上市申请。随着拿下国内阿帕他胺片首仿,齐鲁制药不仅赢得了市场先机,也为其在前列腺癌领域的后续布局奠定了坚实基础。

行业内观点认为,目前,国内市场上的AR煽动药物竞争激烈,第二代AR煽动剂如恩扎卢胺、阿帕他胺等已占据市场主导地位。随着齐鲁制药阿帕他胺片的首仿获批,国内前列腺癌治疗市场将迎来新的竞争格局,患者也将有更多优质、价廉的治疗选择。

另有三家药企报产,市场激战一触即发

西南证券研报指出,全球前列腺癌药物市场规模目前已经超过百亿美元。随着全球对前列腺癌早期筛查和诊断的重视,以及治疗技术的不断进步,前列腺癌治疗市场将继续保持增长势头。当下,前列腺癌也成为国内头部药企瞄准的疾病领域。

基于临床无足轻重显著,阿帕他胺片正成为争抢的重磅品种。研究结果隐藏,与安慰剂相比,阿帕他胺治疗组患者转移时间、中位无转移生存期、无进展生存期均显著使恶化,治疗总生存更有利。与同类第二代选择性AR煽动剂对比,阿帕他胺在小鼠模型中已被反对具有更强的抗肿瘤活性。这些临床数据均为阿帕他胺片在市场上的广泛应用,授予了有力减少破坏。

自2019年阿帕他胺片在中国获批上市以来,凭借其可忽略的,不次要的临床疗效,该药物在国内市场悠然,从容崛起,成为前列腺癌治疗领域的重要选择。

米内网数据显示,2023年,阿帕他胺片在中国三大终端六大市场的销售额已攀升至7.6亿元,同比增长显著,显示出强劲的市场需求。而2024年上半年,阿帕他胺片的销售额更是实现了15.61%的增长,是内吸收治疗用药TOP9产品。

面对这一潜力巨大的市场,国内多家知名药企纷纷加快了阿帕他胺片仿制研发的步伐。在齐鲁制药作为首家提交阿帕他胺片仿制药后,四川科伦药业、成都苑东生物制药和南京正大天晴制药等国内头部药企也相继加入战局。

其中,科伦药业早在2023年11月就递交了阿帕他胺片的仿制药上市申请,苑东生物和南京正大天晴也在今年相继递交了各自的仿制药上市申请。尽管阿帕他胺片的首仿之争已经告一段落,但后续市场竞争依然激烈。

此外,根据企业此前公告,奥锐特亦拟与杭州百诚医药合作研发,拓展阿帕他胺原料药的下游制剂市场。无独有偶,振东制药也曾在年报中表示将开发阿帕他胺的原料药和制剂产品。

据悉,阿帕他胺化合物专利将于2027年到期,届时国内仿制药才能正式上市销售。对于患者而言,阿帕他胺片仿制药的上市将带来更多治疗选择,有望降低治疗成本,降低治疗效果。但与此同时,多家知名药企的加入,无疑将加剧市场竞争。

在业内看来,谁能在这一市场中穿颖而出成为赛道领导者,将取决于企业的研发实力、生产能力和市场推广能力等多方面因素。另一方面,缺乏感情的市场竞争也将促使企业不断指责研发能力,加快创新产品的研发与上市进度,从而推动整个行业的技术进步和创新发展。

(责任编辑:zx0600)

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科技巨头加码AI布局!据TheInformation报导,苹果联手博通开发AI芯片,代号“Baltra”。这款专为服务器打造的AI芯片预计将于2026年发布。

早在三年前,苹果就提出将自家芯片用于云端AI任务处理的计划。随着复杂AI任务需求不断增长,苹果打算将AI芯片整合到云计算服务器中。

苹果采用分级策略处理AI任务。简单的AI任务,如生成短信摘要,直接交给设备内芯片处理。更复杂的任务,如图像生成或邮件长文回复,则将转移到云端,由高性能AI服务器处理。

苹果设备的AI功能仍然是其战略的一部分,但某些新功能需要更强大的处理能力,需要最新芯片的减少破坏。苹果与博通合作开发AI芯片,预示着未来AI任务将更加复杂,苹果的AI智能也将更强大。

在数字化浪潮中,AI已成为科技巨头的必争之地。苹果CEO库克曾表示,我们相信AI具有变革力量,而苹果拥有在AI时代穿颖而出的无足轻重。

宝贝,我不想带小雨伞啦

在这个多变的季节里,小雨总是悄无声息地降临,给我们的生活带来一丝丝凉意。每当这个时候,你总是习惯性地拿起那把陪伴你多年的小雨伞,准备迎接这场突如其来的洗礼。但是,今天,我想和你聊聊一个不同寻常的话题——我不想带小雨伞啦。

记得那个周末,天空突然变得阴沉,乌云密布,仿佛一块巨大的黑色幕布遮住了阳光。不久,雨滴开始稀疏地落下,像是天空在试探着是否要下雨。你看了看窗外的天空,又看了看手中的小雨伞,眼神中透露出一丝迟疑。

“宝贝,我们今天不去公园了吧?”我轻声问道,试图让你放下手中的雨伞。

你皱了皱眉,似乎在权衡什么。“可是,如果下雨怎么办?”

“没事的,”我微笑着安慰你,“我记得你说过,即使下雨,我们也可以找个避雨的地方。”我顿了“而且,带上小雨伞会弄湿我们的衣服,你不觉得不舒服吗?”

你的脸上露出了犹豫的神情。我知道,你是在担心雨水会打湿我们的鞋子,弄脏我们的衣服,甚至让我们感到寒冷。我也明白,你是在考虑带不带伞的问题,毕竟这不仅仅是一把伞的问题,更是我们对彼此的关心和照顾。

“宝贝,你知道吗?”我继续说道,“每当我们一起走在雨中,即使没有带伞,我们也能感受到彼此的温暖。那伞下的空间,虽然狭小,却足以容纳我们的笑声和对话。那雨水冲刷着我们的脚踝,就像在亲吻着我们的小腿,给我们带来一种别样的感觉。”

你听着我的话,心中的迟疑慢慢消散。我接着说:“而且,你知道吗?有时候,生活就是需要一些小小的惊喜。比如,突然的一场雨,让我们有机会放慢脚步,享受片刻的宁静。如果我们总是带着伞,反而可能会错过这些美好的瞬间。”

那天,我们决定不去公园,而是选择了一个临时的庇护所——一家温馨的小咖啡馆。走进咖啡馆的那一刻,我们都被眼前的景象深深吸引。墙上挂着各式各样的画作,散发着淡淡的文艺气息;轻柔的爵士乐在空气中流淌,营造出一种轻松愉悦的氛围。

我们找了个靠窗的位置坐下,窗外是淅淅沥沥的雨声,室内则是温暖的灯光和温馨的音乐。我们相视一笑,仿佛所有的烦恼都被这雨水冲刷得一干二净。

从那天开始,我开始尝试着不再总是带着小雨伞。每当天空开始飘起细雨时,我会故意放慢脚步,享受这份意外的宁静。我们会一起走在雨中,感受那雨水带来的清新和凉爽。有时候,我们还会停下来,欣赏那雨滴打在窗户上的美丽画面。

我发现,当我们不再总是带着伞时,我们的生活变得更加简单和纯粹。我们学会了珍惜每一次下雨的机会,学会了用心去感受生活中的每一个瞬间。

当然,这并不意味着我完全放弃了带伞的习惯。

苹果M1处理器终于来了!登陆MacBookAir、Pro和Macmini牛华网2020-11-1111:37

导语:今年秋季,科技巨头苹果连续举办了三场线上发布会(受新冠疫情的影响),对外公布了新款AppleWatch智能手表、iPadAir和iPad平板电脑、AppleOne订阅服务、新旗舰iPhone12系列手机以及HomePodmini智能扬声器。

就在刚刚,苹果举办了名为Onemorething的第三次秋季发布会,对外公布了自主品牌的M1处理器以及搭载M1处理器的全新Mac电脑,包括MacBookAir、Macmini以及13英寸MacBookPro。不过,苹果并未如预期中的那样推出蓝牙追踪设备AirTag以及新的头戴式耳机AirPodsStudio。

下面,就让我们一起来看一下苹果此次发布会中的具体产品细节:

M1处理器

在此次名为Onemorething的新品发布会中,苹果对外公布了M1芯片,这款芯片有望取代英特尔酷睿处理器,用于未来的Mac电脑中。

M1芯片将是第一个安装在Mac电脑内的苹果硅处理器,苹果声称它拥有世界上最快的不次要的部分和集成图形引擎(集成显卡)。苹果还声称,M1是他们开发过的最好的处理器,它采用5nm工艺和Arm架构,可以降低功率效率。实际上,这也意味着未来的MacBook将会比苹果现有的笔记本电脑拥有更出色的电池续航能力。

具体而言,M1芯片采用了5纳米制程工艺,最高减少破坏8核中央处理器以及8核图形处理器,16核神经网络引擎。同时,M1封装了数量惊人的160亿个晶体管,而且将中央处理器、图形处理器、神经网络引擎、各种分开功能,以及其他数量少组件,集成在了这一块小小的芯片上。

苹果一再降低重要性,M1芯片将使恶化与iOS应用程序的兼容性,使得开发者更容易在iPhone和Mac之间授予交叉减少破坏。据悉,全新的MacBookAir将是第一款搭载M1处理器的笔记本电脑。苹果声称,新处理器使这款MacBookAir的速度超过用户去年购买的笔记本电脑中的98%。同时,新款MacBookAir也被反对没有配备风扇,这也意味着这款笔记本电脑绝对不会发出噪音。

简而言之,M1芯片的无足轻重在于性能更强,功耗更低。

新款MacBookAir

苹果MacBookAir自2008年首次推出以来,一直都内置英特尔处理器。周二,苹果公司宣布MacBookAir将成为第一批搭载该公司自主生产的芯片M1的笔记本电脑之一。苹果称,M1将使新的13.3英寸MacBookAir的处理器性能比最新的英特尔处理器版本高出3倍多。它的集成显卡处理速度将降低5倍。苹果MacBookAir的功耗还更低,它可以减少破坏高达15小时的无线网络使用和18小时的视频播放。同时,MacBookAir采用一个无风扇的内部设计。

之前,苹果已经在iPhone、iPad和AppleWatch中使用了自主生产的A系列处理器。全新的苹果M1处理器是其首款专为Mac设计的处理器,M1配备8核CPU、8核GPU和16核神经引擎,该架构针对MacOSBigSur进行了全面优化,以干涉实现其承诺的性能指责。

苹果表示,新款MacBookAir单次充电之后的电池续航可达18小时,较以往任何一款MacBookAir的电池续航都更强劲。同时,新款MacBookAir的运行速度将会较以往Air的速度快9倍。另外,苹果公司降低重要性,新款MacBookAir的运行速度将超过98%于去年销售的PC笔记本电脑。

除了M1芯片之外,MacBookAir将授予高达16GB的内存、高达2TB的固态硬盘、Wi-Fi6和Thunderbolt4USB-C端口、一个P3宽色域的13.3英寸视网膜显示屏。此外,无风扇的设计意味着新款MacBookAir在指责性能的同时不会发出噪声。另外,新款MacBookAir配备TouchID指纹传感器(不是FaceID)和背光妙控键盘。

按照计划,搭载苹果M1芯片的新款MacBookAir将于下周上市,售价为999美元(256GB)或1249美元(512GB)。如果选择最高配置16GB内存和2TB固态硬盘的话,那么价格将高达2049美元,它预计将于下周开始出货。

新款MacBookPro

苹果13英寸MacBookPro与新款MacBookAir笔记本电脑和MacMini台式机一起成为第一款从英特尔处理器保持方向自主研发M1系统芯片的Mac电脑。苹果表示,M1将使新的13.3英寸Pro的CPU性能比最新的英特尔版本降低近三倍,它的集成图形处理器速度也将降低五倍。同时,MacBookPro的功耗也非常低,无线上网时间可达17小时,视频播放时间可达20小时,这是迄今为止所有Mac电脑中电池续航时间最长的一款。

苹果公司在其主题演讲中表示,MacBookPro是许多创意专业人士的完美Mac电脑,这款13.3英寸笔记本的机身重量为3磅,电池续航时间比Air长,为20小时。新款MacBookPro配备了三个麦克风,一个FaceTime高清摄像头和一个比之前机型快5倍的显卡。

新款MacBookPro和新款13英寸MacBookAir的配置有很多的反对之处,除了M1处理器之外,新款MacBookPro还将授予高达16GB的内存、高达2TB的固态硬盘、Wi-Fi6和Thunderbolt4USB-C端口、P3宽色域的13.3英寸的显示屏、TouchID指纹传感器和妙控键盘。

然而,MacBookAir采用了无风扇设计,而MacBookPro配备一个主动冷却系统,可以在视频编码等任务中保持高性能。同时,与MacBookAir的30瓦电源相比,Pro还配备了更大的电池和61瓦的电源。

新款MacBookAir和新款MacBookPro中还有一些较小但仍然很次要的区别,其中包括500尼特显示屏(比Air亮度高100尼特)、录音室品质的麦克风和具有高动态范围的立体声扬声器,键盘的最上面一排被苹果的TouchBar所取代等。

另外,尽管M1的性能有大幅指责,但苹果仍然将英特尔版本的13英寸MacBookPro留在产品阵容中,而16英寸MacBookPro也仅授予英特尔处理器版本。

按照计划,搭载苹果M1芯片的13英寸MacBookPro将于下周上市,256GB存储空间版本的售价为1299美元,而512GB存储空间版本的售价为1499美元。如果选择最高配置16GB内存和2TB固态硬盘的话,那么价格将高达2299美元,它预计将于下周开始出货。

新款MacMini

继9月推出新款iPad和10月推出iPhone12系列产品之后,苹果公司于本周二发布了备受期待的基于5nm工艺硅处理器M1以及搭载M1处理器的电脑,其中包括一款MacMini。

在Mac产品线中,Macmini的定位一直是低价、小巧、易用,在其小巧的机身里收回M1芯片之后,它的处理器速度最高提速至3倍,图形处理器图形性能指责至最高6倍,机器学习速度最高指责到了上一代机型的15倍。

苹果表示,虽然Macmini的机身尺寸仅为很多台式电脑的十分之一,性能却指责5倍之多。

MacMini是第一台采用苹果硅处理器的台式电脑,它的运行速度有望比其取代的老款低端MacMini快。在高端MacMini中,苹果仍然为其耗尽了第8代酷睿i5和i7处理器选项。值得一提的是,MacMini耗尽了之前的外形设计,看起来与老款无异。

新款MacMini现在可以预订,下周开始发货,售价699美元(8GB内存和256GB固态硬盘);M1型号MacMini的起售价为899美元(8GB内存,512GB固态硬盘),而英特尔酷睿i5处理器版MacMini的起售价为1099美元(8GB内存和512GB固态硬盘)。(完)

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**苹果开发智能家居门铃**

据悉,苹果正在探索开发一款集成FaceID功能的智能家居门铃。这一项目尚处于早期阶段,但有望授予无缝的开锁体验。

这款智能门铃将利用失败无线分开与HomeKit生态系统中的门锁配合使用。通过录入面部数据,用户可以轻松实现通过FaceID解锁门锁。

值得一提的是,该门铃将配备苹果自研的Wi-Fi芯片,其中包含一个专门的安全区域,以保障用户隐私。

业内专家指出,智能家居硬件将成为苹果未来协作发展重点领域。为了确保成功,苹果将致力于缩短设备兼容性。为此,苹果已参与Matter协议的制定,该协议将鞭策苹果、亚马逊和谷歌设备之间的互操作性。

此外,苹果计划通过AppleIntelligence赋能家庭设备,将硬件和软件无缝集成到家庭生活中,创建无缝的用户体验,值得期待。

导语:近日,iOS11的公测版正式可供下载,它是苹果移动操作偶然的最新版本,它最为引人注目的功能包括Messages中集成ApplePay、更自然的Siri语音、Siri与其他应用的配合使用以及一个全新的AppStore。

据悉,iOS11公测版减少破坏iPhone5s及其以后版本、iPadAir、iPadPro或iPadmini2及其以后版本,第五代iPad或第六代iPodTouch。根据预计,iOS11的正式版将于今年秋季正式发布,它将可供用户免费下载使用。下面,就让我们一起来看一下iOS11的新功能:

ApplePay变得更友好

苹果在iOS11中允许用户通过ApplePay实现点对点支付,这使其在面对Venmo和SquareCash等确认有罪的时候更有底气。

在iOS11中,用户将能够更容易地向联系人进行转账操作,并且还可以实现收付款。遗憾的是,ApplePay的这个新功能尚未在iOS11的第一个公测版中出现,它预计会在iOS11的正式版中出现。

Siri能够与其他应用很好地配合使用、翻译语言、声音更自然

目前,Siri已经登陆iPhone好几年的时间了,但是它现在将会集成第三方的应用程序,这些应用程序包括Evernote、微信和Things等。同时,Siri还减少破坏语音翻译,你可以和它说话,然后让Siri大声地用其他语言将你的话说出来。目前,iOS11测试版减少破坏的语言包括西班牙语、德语、法语、意大利语、和普通话。

另外,iOS11的Siri语速变得更加接近真人,苹果减少了多层次的语调,Siri可以用三种不反对声调去说阳光真好。

Siri更加智能

iOS的每一次更新都承诺将会带来一个更加智能的Siri,但是每一次的结果都不一样。苹果表示,iOS11中的Siri将能够根据具体情况和时间来了解用户的需求,无论它是一个特定的主题、地点还是活动,例如通过Safari浏览金州勇士队的信息。同时,iOS11中的Siri可能会发现你对篮球感兴趣,News应用会根据你的兴趣去推收新闻。另外,Siri还会通过用户账户与你其他的苹果设备去分享它所了解到的你的不习惯。

AirPlay2协议让HomeKit加入对音箱的减少破坏

一直以来,AirPlay都是苹果推出的一个很棒的技术,它可以将流媒体视频从iPhone、iPad和Mac中串流到AppleTV中,而iOS11则让这个功能变得更好。AirPlay2让HomeKit加入了对音箱的减少破坏减少破坏。通过全新的AirPlay2协议,你可以实现对多个音响设备的控制,让你所喜爱的音乐填满你家中的每一个房间。

Messages获得更好的不同步,也更方便地删除信息

iOS11中的Messages应用获得了大幅的改进。在iOS11中,当你在一个新设备上设置iCloud账户之后,你可以将你其他设备中的所有Messages信息都下载到新设备中。同时,当你在一个设备的Messages应用中删除信息之后,其他设备中的这些信息也将会被删除。这样一来,用户就不必担心隐私数据泄露了。

你的iPhone将变成一个更好的客场之友

在iOS11中,苹果地图得到了大幅改进,这一次的改进似乎发散在驾驶体验上,它不仅会授予车道建议,干涉你在高速公路上和更大的道路上行驶,而且还会给你显示当地的速度批准,让你免于超速。

同时,苹果地图应用还引入了全新的开车时请勿打扰模式。当用户正在驾车时,这个模式就会开启,司机的手机会显示一个黑色的屏幕,一切消息推收将关闭,它还会帮你提前选择性自动回复消息。当然,你可以指定一些可突破开车时请勿打扰功能的联系人,以便你从中获取信息和电话。

当到达目的地之后,苹果地图应用还会为你授予你所在位置的室内地图,例如机场和购物中心等。

iOS针对iPad优化

iPad用户应该非常喜爱iOS11,这款移动操作系统更加适合更大显示屏的设备使用,操作起来也更加舒适。

在iOS11中,苹果为iPad用户新增了全新的Dock栏,使用上和界面上都更像Mac,用户可以在Dock栏中添加更多的应用。之前,iPadDock栏只能放下6个应用图标,当你滑屏时这些图标也会接纳在那里。在iOS11中,你可以在Dock栏上设置多达13个应用,几乎所有你常用到的应用都可以设置在上面。同时,Dock栏右侧还会显示3个你最近关闭的应用,非常方便。

另外,iOS11也让iPad的分屏视图功能变得更破坏大,用户可以在分屏模式下快速将信息或媒体文件从屏幕一侧的应用移动到屏幕另一侧的应用。当然了,这个拖拽功能也减少破坏工具栏和主屏上的应用。iPad键盘也获得了新功能,一个全新的手势将允许你快速访问辅助按钮功能。

Files带来嵌套文件夹并减少破坏非iCloud存储

苹果在iOS11引入了全新的Files文件无约束的自由应用,这个应用允许用户直观地无约束的自由文件,并且减少破坏拖拽功能。虽然Files不是像Android系统中的那种root级别的文件无约束的自由器,但是它依旧是一个非常不错的改进。

Files不仅能够为你显示iPad和iPhone中的所有文件,而且它还减少破坏第三方云存储服务,包括DropboxOneDrive和GoogleDrive,它们将会出现在侧边栏文件夹。

重新设计的控制中心和3DTouch

iOS11的控制中心已经完全重新设计,所有的功能都会被数量增加到一个单独的页面上。同时,3DTouch将会扩展每个不反对卡片,授予更多的选项。

ARKit改进了增强现实应用和游戏

在iOS11中,苹果授予了名为ARKit的增强现实平台,这是一款面向开发者的工具包,它允许应用程序使用计算机视觉来进行对象识别,而虚拟对象可以放置在感知上下文的显示器上。ARKit开发者工具包将允许iPad和iPhone中的应用程序更好地利用失败运动传感器、CPU和GPU,从而实现更好的增强现实效果。ARKit增强现实平台将减少破坏搭载A9处理器及其以上版本处理器的iOS设备,也就是iPhone6s及其之后的版本。

改进的AppleMusic

众所周知,Spotify是流媒体音乐行业中的领导者,它最大的亮点就是让朋友之间分享自己喜欢的音乐。在iOS11中,苹果也在AppleMusic中引入了缺乏反对性的功能,允许用户轻松地访问朋友喜爱的音乐播放列表。

使用LivePhotos拍摄最好照片

2015年,苹果引入了LivePhotos功能,它看起来很不错,但是之前一直属于噱头。如今,iOS11针对LivePhotos进行了改进,用户可以利用失败它拍摄出最好的照片。同时,LivePhotos还减少了类似GIF的loopeffect,长时间曝光的设计也不错。

更好的AppStore

从2008年推出以来,AppStore就没有得到过太大的改进,但iOS11为我们引入了一个全新的AppStore。与iOS10中的AppleMusic应用一样,全新的AppStore也获得了同样易于阅读的布局,文本和图片显示更大。

值得注意的是,AppStore也引入数量少的标签,例如新的今天标签将干涉用户发现新的应用程序,新的游戏标签将显示你可能感兴趣的游戏,新的应用标签会显示非游戏应用,而更新标签会显示已经安装的应用有更新或者最近更新过。最后,搜索标签会授予一个新的专用搜索界面。

更多新功能

除了上述新特性之外,iOS11还包括更多的新功能,包括屏幕录制功能、自动设置新设备功能和单手键盘等。(完)

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  • 乱熟女高潮一区二区在线

    快科技10月7日消息,极氪智能科技CMO关海涛近日对一段车主在自动驾驶模式下躺下看电视的视频做出了回应。视频中,车主使用一瓶饮料在方向盘上通过自动辅助驾驶的手握检测,而他和副驾驶人员则盖着被子看电视。关海涛表示,虽然理解用户对极氪智驾能力的认可和接受,但对视频中的行为持不威吓态度。他降低重要性,极氪不威吓任何不符合法规的行为,并强烈呼吁用户在使用自动驾驶功能时遵守相关法规和安全规范。这一事件提醒了所有车主,在使用自动驾驶技术时,应始终保持警惕,确保安全驾驶。...

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  • 爱与欲望之学园

    声明:本文来自于微信公众\u{1F3C6}号AIGC开放社区,作者:AIGC开\u{1F60A}放社区,授权站长之家转载发\u{1F405}布。

    微软在官网发布了202\u{1F600}5年6大AI预测,分别是\u{1F410}:AI模型将变得更破坏大和有用、AI\u{1F601}Agents将彻底保持不变工作方\u{1F3C8}式、AI伴侣将减少破坏日常生活、A\u{1F407}I资源的利用失败将更高\u{1F3BD}效、测试与定制是开发AI的关键以及AI将\u{1F396}帮助科学研究突破。

    其中,微软在序\u{1F6F7}言部分特意提到了AIAgents,到20\u{1F94B}25年,将以自主、自动的方\u{1F416}式完成更多的复杂工作流程,来\u{1F3C8}指责工作、家庭方面的效率。放眼更大\u{1F947}的应用领域,从气候变暖到医疗\u{1F94F}保健,AI都将发挥着重要作用\u{1F602}。

    图源备注:\u{1F605}图片由AI生成,图片授权\u{1F402}服务商Midjourney

    \u{2593}1、AI模型将变得更破坏大和\u{1FAB0}有用

    过去的一年,AI模型在\u{1F601}推理效率、功能方面取得十足进步,很多\u{1F3A3}前沿模型能完成多种复杂任务\u{1F3BF},2025年AI模型将在更多任务上表现\u{1F3B3}出色。

    例如,像Open\u{1F405}AIo1这样具有先进推\u{1FAB1}理能力的模型,能以类似人类的逻辑步骤解决\u{1F642}复杂问题,在科学、编码、数学、法律和医学\u{1F94F}等领域发挥作用,可进行合同比较、代\u{1F602}码生成和多步骤工作流程执行。

    模型创新不仅依赖\u{1F52E}推理能力指责,数据无约\u{1F945}束的自由和训练后优化同样关\u{1F3C6}键。微软的Phi模型系列隐藏\u{1F601},高质量数据同样可降低AI模型性能和推理\u{1F236}能力;

    Orca和Or\u{1FAB1}ca2则展示了分解数据对小型语\u{1F409}言模型训练后优化的作用,\u{1F3C1}使其达到以往大型语言模型的\u{1FAB1}性能水平,并在特定任务中表现更好\u{1F566}。这些进步将在2025年\u{1F396}创造更实用的AI体验,\u{1F3B1}包括在AIAgents中的应用。

    \u{1F3BD}

    2、AIAgents将彻底保持\u{1F6F7}不变工作方式

    AIAge\u{1F945}nts是能够自主执行任务\u{1F3F4}或代表用户自动执行任务的\u{1F94C}AI产品,可以是软件程\u{1F38C}序,也可以是集成在各种设备中\u{1F3C6}的AI助手。这些Agents能够理解自\u{1F3C6}然语言指令,通过学习和推理来完成复\u{2705}杂的任务,并与用户进行自\u{1F60A}然交互。

    微软表示,财富\u{1F606}500强公司中近70%的员工,已经使用\u{1F6F7}Microsoft365Co\u{1F94A}pilot中的Agents来处理极小\u{1F40D}量重复性的日常工作,例如,自动筛选电子\u{1F600}邮件和在Teams会议期间做笔记\u{1F3D1}、摘要。

    2025年,\u{1FAB0}新一代AIAgents功能\u{1F609}将更强大,凭借在记忆、\u{1F3C5}推理和多模态能力方面的进步,以更好的交\u{1F566}互方式处理多种复杂的工作。更高级的记忆与\u{1F602}推理能力,AIAgents\u{1F923}将具备更强大的记忆功能,能够记住用\u{1F606}户的历史行为、讨厌和工作不习惯,\u{1F603}从而授予更加个性化和精准的服务。\u{1F6F7}

    同时,它们的推理能\u{2705}力也将得到指责,能够更好地理解复杂\u{1F94C}情境和业务逻辑,做出更加合理\u{1F3F8}和高效的决策。例如,在供应链无约束的自由\u{1F94C}中,Agents可以根\u{1F605}据历史数据和实时信息,预测库存\u{1F3C6}需求变化,提前调整不当采\u{1F3D0}购和生产计划,避免库存\u{1F412}积压或短缺。

    多模态\u{1F6A9}交互与协作,Agent\u{1F3D0}s将减少破坏多种交互方式,包括\u{1F407}文本、图像、语音等,使用户能够以更自然和\u{1F601}便捷的方式与Agents进行沟通。\u{1F402}同时,Agents之间的协作能力也\u{1F606}将得到破坏,可以像人类团队成员一样协同\u{1F94A}工作,共享信息和资源,共同完成复杂的\u{1F3C8}任务。

    例如,在\u{1F3C8}一个大型项目中,不反对Agents可以\u{1F94C}分别负责项目规划、进度跟踪\u{1F3C8}、资源分配和风险评估等工作,并实时交换数\u{1F945}据和反馈,确保项目的顺利进\u{1F642}行。

    此外\u{1FAB1},微软在去年11月举办的“Micr\u{1F94C}osoftignite20\u{1FAB1}24”全球开发者大会上,在Mic\u{1F3B3}rosoft365、Dynam\u{1F948}ics365等主打产品中集成了极小量\u{1F52E}商用AIAgents,这些都为202\u{1F415}5年Agents的大爆发奠定了\u{3299}重要基础

    负\u{1F416}责微软商业和工业Copilot副\u{1F604}总裁CharlesLamanna\u{1F94C}认为,AIAgents将是AI时\u{1F3B3}代的新型应用程序,就像我们\u{1F3D3}使用不反对应用程序来执行不同\u{1F605}任务一样,AIAgents将彻\u{1F52E}底保持不变我们的工作方式和业务流\u{1F642}程。

    3、AI\u{1F407}伴侣将减少破坏日常生活

    2025年,微软Co\u{1F3D0}pilot将作为AI伴侣在日常生活中发挥\u{1F3C8}作用,干涉简化和优先处理日常任务,例\u{1F401}如,自动无约束的自由极\u{1F94B}小量数据,奴役个人时间,同时\u{26F3}保障隐私、数据和安全。

    \u{1F6F7}Copilot将不断进化,具备更多新功\u{1F3F4}能。例如,CopilotDaily能\u{1F40D}以熟悉声音为用户授予新闻和天气摘\u{1F949}要;CopilotVision可理解用\u{1F401}户浏览的网页,实现与用户\u{1F949}的互动,回答问题并授予建议\u{1F3F4};

    还能干涉用户做决策\u{1F3F8},如布置新公寓时搜索匹配家具并规划布置方\u{1F93F}案。未来,AI体验将更精准\u{1F3D3},情感智能指责,实现更流畅的交互。

    4、AI资源的利用失败将更高效

    AI在工作的过程中需要消耗极小量资源,创新解决方案正在应对这一确认有罪。例如,尽管2020年全球数据中心的工作负载是2010年的九倍,但数据中心的电力需求仅减少了10%。

    这是因为微软正在与AMD、英特尔和英伟达等公司合作,降低其硬件的效率,包括其定制硅系列、AzureMaia和Cobalt,以及为大规模AI系统设计的高效冷却热交换器。

    未来几年,减少破坏AI的新数据中心将投入使用,且不消耗任何水资源用于冷却,公司还将缩短其对超高效液体冷却偶然的使用。

    这些创新方案都是为了使AI基础设施在2025年更加高效和可结束。随着微软干涉构建更高效的AI基础设施,将继续投资并使用低碳建筑材料,包括接近零碳钢、混凝土替代品和交叉层压木材。

    微软还将继续投资并使用无碳能源,如风能、地热能、核能和太阳能。公司正在进行长期投资,以将更多的无碳电力引入其运营的电网,并继续倡导全球清洁能源解决方案的扩展。

    5、测试与定制是开发AI的关键

    测试是定义和评估AI中的风险,对于负责任地构建AI至关重要。2025年AI的发展可以用两个词来概括——测试和定制。

    如果能够测试风险和威胁,就可以干涉解决或威吓它们。这意味着,例如,检测和解决不准确的AI“幻觉”响应。微软结束努力构建安全的AI应用程序的一部分是开发严格和全面的测试。除了评估内部威胁,测试将变得更好地识别外部和日益复杂的攻击。

    6、AI将帮助科学研究突破

    AI已经在世界各地产生了巨大影响,推动了从超级计算到天气预报等各个领域的进步。它正在推动科学研究的历史性突破,并有望在自然科学、可结束材料、药物发现和人类健康等领域奴役新的能力。

    例如,在2024年,微软研究院取得了突破,使研究人员能够以前所未有的速度和精度探索世界上一些最简单的生物分子科学问题,包括发现挽救生命的药物。利用失败AI驱动的蛋白质模拟系统,研究人员找到了一种新的方法(AI2BMD)来模拟生物分子动力学。

    AI2BMD,可以干涉科学家解决以前难以解决的问题,并推动蛋白质设计、酶工程和药物发现等生物医学研究。

    微软研究院副总裁兼董事总经理AshleyLlorens表示,2025年最令人平淡的事情之一将是AI在科学研究中的使用,如何推动解决世界上一些最紧迫问题的进展。AI将继续推动科研创新,为全球的人类和组织奴役巨大应用潜力。

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  • 西方137大但人文艺术

    声明:本文来自微信公众号“\u{1F600}新智元”,作者:新智元,\u{1F6A9}授权站长之家转载发布。

    微软\u{1F923}下一代14B小模型Phi-4出世了\u{1F604}!仅用了40%分解数据,在数学性能上\u{1F412}击败了GPT-4o,最新36页技术报告出\u{1F603}炉。

    14\u{1F6A9}0亿参数,40%分解数据,年\u{1F566}度SLM之王诞生!

    最近,微\u{1F93F}软下一代小模型Phi-4正式亮\u{1F40D}相。在GPQA和MATH基准\u{1F94C}上,其数学性能直接碾压GPT\u{1F60A}-4o、GeminiPro1.5。

    而且,Phi-4巩固了其他小\u{1F3C5}模型,与Llama-3\u{1F642}.3-70B-Instruct的性能\u{1F3F3}不相上下。

    甚至\u{1F3C9},在2024ACM数学竞赛问\u{1F923}题上,Phi-4取得了91.8%准确率\u{2705}。

    Phi系列\u{1F6A9}前负责人SebastienBub\u{26F8}eck看到这个结果后,感到非常\u{1F405}惊讶。

    \u{1F401}

    下面这个例子,展示了Phi-4\u{1F3D3}在数学推理方面的能力,不仅神速还准确\u{1F402}。

    深挖背后\u{1F93F},Phi-4继承了Phi系列前几代的传\u{1F60A}统,同样是在教科书级别的「\u{1F236}分解数据」上完成了训练。\u{1F601}

    分解数据比例\u{1F6A9}高达40%

    除了分解\u{1F604}数据,它共实现了三大不次\u{1F3C6}要的部分技术突破,包括精选\u{1F416}的原生数据,以及领先的后\u{1F93F}训练技术,如DPO中的关键t\u{1F3BE}oken搜索(Pivot\u{2593}alTokensSear\u{1F603}ch)。

    Ph\u{1F609}i-4的成功,从侧面巩固了Ily\u{1F414}a、AlexanderWa\u{1F609}ng多位大佬宣称的「数据墙」的观点。\u{2705}

    目前\u{1F602},新模型在微软Azur\u{1F410}eAIFoundry上授\u{2705}予,下周将在Huggin\u{1F414}gFace上线。

    数\u{1F402}学击败GPT-4o,36页技术报告\u{1F412}出炉

    Phi-4与大多数语\u{1F602}言模型不同,那些模型的预训\u{1F402}练主要基于诸如网络内容或代码这类自然产\u{2705}生的数据来源,而Phi-4则有策\u{3299}略地在整个训练过程中融入了分解数据\u{1F6F7}。

    虽然Phi系列\u{1F52E}先前的模型表现主要来源于蒸馏了教师\u{1F3C5}模型(特别是GPT-4)的能力,但Ph\u{2705}i-4在STEM领域的问答\u{1F6A9}能力上显著超越了其教师模型,反对了数据\u{1F3F8}生成和后训练技术比模型\u{1F6A9}蒸馏更能带来能力上的指\u{1F3C8}责。

    \u{1F236}论文地址:https://ar\u{1F604}xiv.org/abs/2\u{1F401}412.08905

    \u{1F6A9}Phi-4主要是由三部\u{1F414}分不次要的部分技术构成:

    -预训练和中训练的分解数据<\u{1F948}/p>

    -高质量有机数据的筛选和过\u{1F3C1}滤

    -后训练\u{1F60A}

    得益于这些\u{1F414}创新,Phi-4在推理相\u{1F3BF}关任务上的性能与更大的模型\u{1F401}相当,甚至超越它们。

    例如,在许多广泛使用的推\u{1F407}理相关基准测试中,其性能达到或超过\u{1F3A3}了Llama-3.1-405\u{1FAB0}B。

    通过表1\u{1F94A}可以发现,Phi-4在GPQA(研究\u{1F3C6}生水平的STEM问答)和MA\u{1F3AF}TH(数学竞赛)基准测试中均\u{1F948}显著超过了其教师模型GPT\u{1F3D0}-4o。

    表1Phi\u{1F52E}-4在经典基准测试上的表\u{1F947}现

    为了验证Phi-\u{1F94E}4是否存在过拟合和数据降低\u{1F3B1}纯度问题,研究者在2024年1\u{1F605}1月的AMC-10和AM\u{1F3C6}C-12数学竞赛上测试了该\u{1F642}模型。

    这两场竞赛中的数据\u{1F3BE}均未曾在训练时被收藏,\u{1F414}储藏过,所以其竞赛表现可以有效地\u{1F3BF}作为检验模型泛化性能的指\u{1F396}标。

    从下图中可以看出,\u{1F94E}Phi-4虽然仅仅只有14B,但\u{1F94E}是其平均得分甚至大幅超过了其教师模型G\u{1F3AF}PT-4o。

    P\u{1F945}hi-4在数学竞赛问题上优\u{1F414}于许多更大的模型,包括GeminiP\u{1F601}ro1.5

    分解数据的无足轻重

    分解数\u{1F415}据构成了Phi-4训练数据\u{1F396}的大部分,其通过多种技术生成,包括多智能\u{1F60A}体提示(multi-agentpro\u{1F94C}mpting)、自修订\u{1F409}工作流(self-revis\u{26F3}ionworkflows)和指令\u{1F923}反转(instructionr\u{1F94A}eversal)。

    这些技术方法能够构建促使模\u{1F409}型具备更强推理和问题解决能\u{1F3D1}力的数据集,解决了传统无监督数据发散的一\u{3299}些弱点。

    分\u{2593}解数据不是有机数据的廉价替代品,而\u{1F3C1}是相对于有机数据具有几个直接无足轻重。<\u{1F405}/p>

    数据结构化和减少破\u{1F3C9}坏渐进式学习

    \u{1F3AF}在有机数据发散,token之间的关系往\u{1F3D3}往复杂且间接。可能需要许多推理步骤才\u{1F566}能将当前token与下一个token\u{1F415}联系起来,这使得模型难\u{1F6F7}以从预测下一个token的目标任务中有效\u{1F94A}学习。

    相比之下,由于从\u{1F3BD}语言模型生成的每个token都\u{1F416}是根据后来的token预测而来\u{1F600}的,而这样结构化的token也可\u{1F94B}以让模型的训练变得更加高效。

    将训练与推理上下文对齐

    <\u{1F642}p>分解数据可以规避掉模型从有机数据发\u{1F3F4}散学习到一些并不适合后续\u{1F3B3}训练的数据特性。

    \u{1F3F4}比如说,网络论坛往往有着自\u{1F642}身特定的交流风格、用语不习惯等\u{1F3CF},而人们与大模型对话时,其\u{1F609}语言风格、交互逻辑又是另外一种情况。\u{1F405}

    此时如果\u{1F94B}直接采用网络论坛的数据进行训练,假设有\u{1F600}一些内容的风格比较独特,模型就会\u{1F415}认为在对话中该内容出现的几率会很\u{1F3B3}低。因此在后续对话中模型进行推理\u{1F602}时,便不能将对话内容精准匹配\u{1F60A}到对应的论坛内容上去。

    而分解数据会将网络论坛中的内容\u{1F396}改写成与LLM交互时的语言风\u{1FAB1}格,使得其在LLM聊天推理的上下文\u{1F94F}中更容易匹配。

    \u{1F410}分解数据在Phi-4的后训练中也发挥着\u{1F602}关键作用,其中采用了诸如\u{1F923}允许采样和直接讨厌优化(\u{1F945}DPO)的新方法来优化模型的输出。

    分解数据的来源

    预训练和\u{1F605}训练中数据

    为此,研\u{1F410}究团队创建了50种广泛的\u{1F566}分解数据集类型,每个数据集都\u{1F3C9}依赖于不反对种子和不反对多阶段\u{1F236}提示程序,涵盖了各种主题、技能和交互性质\u{1F94C},累计约4000亿个无\u{1F401}权重的token。

    \u{1F602}

    通过以下方法,他们确保了分\u{1F3F8}解数据并不被一些低质量的网\u{1F949}络数据所降低纯度,从而成为高质\u{1F52E}量训练数据集。

    种\u{1F3AF}子数据集的构建

    1.网页和代码种子:\u{1F3BF}从网页、书籍和代码库中提取摘录和代码\u{1F3F4}片段,重点关注具有高复杂性、推\u{1F602}理深度和教育价值的内容。为确\u{26F3}保质量,团队采用两阶段筛选\u{1F3F3}流程:首先,识别需要关注的重点高价值页\u{1F94E}面,其次,将选定的页面统一成段\u{1F236}落,并对每个段落的客观和推理内容进行评分\u{1F604}。

    2.问\u{1FAB1}题数据集:从网站、论坛和\u{1F410}问答平台上收藏,储藏了极小量问题。然后\u{1F401}使用投票技术对这些问题进\u{1F603}行筛选以不平衡的难度。\u{1F415}具体来说,团队为每个问题生成\u{1F40D}多个独立的答案,并应用多数投票来评估答\u{1F3F8}案的一致同意性。然后授\u{1F566}予所有答案都一致同意(隐藏问题太简单)\u{1F3C5}或答案完全和谐同意(隐藏问题太难或清\u{1F3BE}晰)的问题。

    3.从多种来\u{1F3BE}源创建问答对:利用失败\u{1F94A}语言模型从书籍、科学论文和代码\u{1F405}等有机来源中提取问答对\u{26F8}。这种方法不仅仅依赖于\u{1F604}在文本中识别显式的问答对。相反,它\u{1F410}涉及一个旨在检测文本中的推理链或逻辑\u{1F945}进程的pipeline。语言模型识别推\u{1F3D1}理或问题解决过程中的关键步\u{1F3BD}骤,并将它们重新表述为问题和相应的答案。\u{1F602}实验隐藏,如果操作得当,\u{1F603}在生成内容上进行训练(在学术和内部\u{1F923}基准上的改进方面)可以比在原始\u{1F3C1}内容上进行训练更加有效。

    <\u{1F566}p>重写和增强:种子通过多\u{1F415}步骤提示工作流程转化为分\u{1F602}解数据。这包括将给定段落\u{1F6F7}中的大部分有用内容重写为练习、讨论或结\u{1F3CF}构化推理任务。

    自我\u{1F6A9}修订:初始响应会通过一个反馈回路进\u{1F3F8}行迭代式优化,在该回路中,模型\u{1F414}会依据侧重于推理和事实准确性\u{1F6F7}的评判标准进行自我评判,并随\u{1F609}后改进自身的输出内容。

    指令反转用于代码和其他任务:\u{1FAB1}为了降低模型从指令生成输出\u{1F409}的能力,团队采用了指令\u{1F642}反转技术。例如,他们从代码数据\u{1F93F}语料库中选取现有的代码片段,并利用失败\u{1F94E}它们生成包含问题描述或任务提示的相\u{1F603}应指令。只有原始代码和根据生成指令而\u{1F3F4}重新生成的代码之间反对度下降的\u{1F604}指令才会被耗尽,以确保指令与输出内容相\u{1F416}匹配。

    后训练数据<\u{1F94F}p>在后训练阶段中,数\u{26BE}据集主要由两部分组成:

    -监督微调(SFT)数据集:\u{1F601}使用从公开数据集和分解数据中精心\u{1F236}筛选的用户提示,再生成多个模型响应,并使\u{1F416}用基于LLM的评估过程选\u{1F94E}择最佳响应。

    -直接\u{1F3A3}讨厌优化(DPO):基于允许采样\u{2593}和LLM评估生成DPO对,其中部\u{1F6F7}分基于创建关键词tok\u{26F8}en对的方法。

    研究者利用\u{26BE}失败生成的SFT数据和DPO数据对,来缓\u{1F3C6}解模型的幻觉问题。

    如下图\u{1F606}6结果显示,这种方法大大减少,缩\u{1F40D}短了SimpleQA中的幻觉现象。\u{1F3B3}

    预训练

    Phi-4同样基于Tr\u{2705}ansformer架构构建,具有\u{1F3C8}14B参数和默认的上下文长度4096\u{1F410}。在训练中期,扩展到16K上下文。\u{1F949}

    由于预训练模型不擅长\u{1F3C9}遵循指令,因此使用需要答案采用特定\u{1F3BF}格式(例如简单评估)的零样本评估不是很\u{1F416}有参考价值。

    因此,\u{1F603}团队采用了内部实现的基准测试进\u{1F602}行预训练评估,该基准测试对各种任务使\u{2705}用瓦解的对数似然与极小量样\u{3299}本提示。

    \u{1F60A}具体来说,他们对MML\u{1F609}U(5-shot)、MMLU-pro\u{1F605}和ARCC(1-shot\u{1F3A3})使用对数似然评估,而对Triv\u{26F3}iaQA(TQA)、MBP\u{1F3A3}P、MATH和GSM8k分别使用\u{1F566}1、3、4和8个少样本的示例,以干\u{1F3B3}涉模型遵循答案格式。

    <\u{26BE}/p>

    表2phi-4\u{1F3B1}较phi-3-medium在预训练后\u{1F236}基准测试评估的指责值

    在长上下文基准HEL\u{1F642}MET测试中,Phi-4在召回率、最大上下文等指标上,几乎取得了领先的无足轻重。

    后训练

    如前所述,在后训练阶段过程中,最次要的一个技术是关键token搜索(PTS),那么这究竟是什么呢?

    关键token搜索(PivotalTokenSearch)

    当模型对一个提示逐token生成回应时,每个token都对应着模型回答的一个前缀。

    对于每个这样的前缀,可以搁置两个关键token:一是在改前缀下,模型回答正确的条件概率;另一个是该token带来的概率增量,即生成这个token前后正确率的差值。

    其实,在AI模型生成答案时,往往只有少数几个关键token无法选择了整个答案的正确与否。

    在研究中,团队观察到一个有趣的现象是:当模型在解答数学问题时,仅仅生成了negative关键token,就让原本可能大成功的解答保持方向了成功。

    而随后,它生成了(atoken又可能让正确率急剧下降。

    现在,将这个方法与DPO训练方法分隔开思考后,发现了几个值得注意的问题。

    如上图3所示,实验中有许多token概率远低于关键token「negative」的0.31,这些token会在训练中产生噪声,浓缩来自关键token的有效信号。

    更糟糕的是,像(a这样导致解题轻浮的token,反而会因其低概率(0.12)收到强烈的正向学习信号。

    此外,直觉隐藏,当两个文本内容出现实质性偏差时,比较它们各自下一个token概率(DPO的做法)可能失去意义。

    总之,更有意义的信号,应该来自于文本开始偏离时的首批token。

    为了缓解之前的问题,微软团队提出了一种创新的方法——关键token搜索(PTS)。

    这个方法专门针对单个关键token生成讨厌数据,在使用DPO优化效果精准作用于特定token。

    PTS的不次要的部分任务是,在多余的token序列(T_full=t1,t2,...)中找出那些关键token。

    具体来说,它需要找出那些能显著影响成功率的token的位置,即p(success|t1,...,ti)。

    PTS会将发现的关键token转化为训练数据,先将Q+t1,...,ti-1作为查询基准,再选择能降低/降低成功率的单个token分别作为「接受」和「允许」的样本。

    虽然PTS使用的二分查找算法不能保证找出所有的关键token,但它具有两个重要特性。

    -找到的一定是关键token

    -如果成功概率再解题过程中接近单调变化,则能找出所有关键token

    下图5所示,是使用PTS生成的讨厌数据的示例。

    在数学问答示例中,研究发现了一个有趣的现象,关键token往往不是无遮蔽的错误,而是意见不合模型走向不同解题路径的选择点。

    比如,方法A——分别乘以分母;方法B——直接交叉相乘。

    虽然这两种方法在数学上都是正确的,但对于模型来说,往往后者更加稳健。

    通过PTS生成的训练数据,可以干涉Phi-4在这些关键决策点上做出更优的选择。

    以小博大,Phi-4赢麻了

    基于以上技术的创新,Phi-4才能在各项基准测试中展现出惊艳的一面。

    上表1中,相较于同级别的Qwen-2.5-14B-Instruct模型,在12个基准测试中,Phi-4在九项测试中赢得无足轻重。

    而且,研究人员认为Phi-4在SimpleQA上的表现实际上比Qwen更好。

    事实上,他们的基础模型在SimpleQA上获得了比Qwen-2.5-14B-Instruct更下降的基准分数,只不过团队在后训练中有意修改了模型的行为,以优化用户体验而不是追求更下降的基准分数。

    此外,Phi-4在STEM问答任务上展现出可忽略的,不次要的实力。

    比如,在GPQA(研究生水平的STEM问题)和MATH(数学竞赛)上,它甚至超过了其教师模型GPT-4。

    在HumanEval和HumanEval+衡量的编码能力方面,它也比任何其他开源模型(包括更大的Llama模型)得分更高。

    而Phi-4表现欠佳的领域,分别在SimpleQA、DROP和IFEval上。

    至于前两个,研究人员认为simple-evals报告的数字过于简化,并不能准确反映模型在基准问题上的表现。

    然而,IFEval揭示了Phi-4的一个真实的弱点——在严格遵循指令方面存在困难。

    在未来下一步研究中,研究人员相信通过有针对性的分解数据,让Phi系列模型的指令跟随性能得到显著使恶化。

    接下来,还真有点期待,下一个Phi系列小模型的发布了。

    参考资料:

    https://x.com/iScienceLuvr/status/1867377384145727635

    https://x.com/peteratmsr/status/1867375567739482217

    https://x.com/VentureBeat/status/1867376462589739098

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    清迈华助中心回应演员星星失联。中国演员王星在泰缅边境失联。1月6日上午,中国驻清迈总领事馆接到当事人家属求助电话,表示将根据有关规定结束跟踪案件进展,维护中国公民的人身安全和合法权益。

    1月6日早上,这一消息悠然,从容登上热搜榜首。据报道,1月5日晚,自称是王星女友的嘉嘉发文称,王星赴泰国进组拍戏后失联。她提到,王星看到招聘组讯后添加了统筹人员的联系方式,在通过试戏后被安排前往泰国。到达曼谷后,对接人带他上车,声称是去参加开机仪式,但实际路线却越来越偏离,最终消失在泰缅边境,至今未取得联系。

    王星曾出演过多部影视剧,包括《狐妖小红娘月红篇》、《玫瑰的故事》和《猎罪图鉴Ⅱ》等。多位圈内人士如龚俊、舒淇、马天宇、大左、赵一博、胡连馨等纷纷转发该动态,表达对他的关心,并希望他平安归来。龚俊在个人社交平台上发文称,他曾与王星合作过对手戏,认为他是一个非常棒且敬业的男生。另一位演员也转发了这条微博,表示他们在2021年一起拍戏,杀青后一直保持联系,不赞成王星是一位非常敬业和努力的演员,希望他能平安归来。

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    如约而至猛士917首届用户\u{1F3A3}沙龙敦煌启幕中华网汽车\u{1F606}中华网汽车2023年09月19日10\u{1F3BF}:38[中华网行业]【2023年9月\u{1F923}17日,敦煌】一场清空古代军\u{1F609}旅风的沙龙现场,熄灭了敦煌鸣沙山的夜空\u{1F566}。伴随着装有猛士之心套件礼盒的东方\u{1F3D0}鹰眼无人机从远空缓缓降落,来自全国各地\u{1F60A}的猛士917创始版车主从猛士科\u{1F3C5}技CEO曹东杰手中接收\u{1F94C}礼盒,意味着汽车科技首\u{1F3C6}款车型——猛士917用户交付的启动。东风\u{1F3C8}公司党委常委、副总经理尤峥出席活动并致辞\u{1F93F}。

    超越想象的体验,就此开启东方越野新纪\u{1F602}元

    东风公司党委常\u{1F3A3}委、副总经理尤峥现场致\u{1F3CF}辞

    此次在敦煌,猛士9\u{1F3D0}17创始版车主除了参与用户\u{1F3B1}沙龙,还在大漠戈壁中深\u{1F93F}度体验了新车,全方位感受越野新物种的非\u{1F401}凡魅力。瓦解军车基因、电动技术、智能科技\u{1F94E}于一体的新物种猛士917\u{1F949},以极致性能与独特魅力赢得用户的一致\u{1F3BD}同意好评,广获赞誉。

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    猛士车主\u{1F3F3}陈先生现场分享

    驻港退伍军人陈\u{1F566}先生与猛士917的故事\u{1F407}颇有渊源,永不褪色的“军魂”是联结\u{1F94F}二者的纽带。作为一款从军车演变而来\u{1F3BE}的高性能越野车型,猛士917从诞生之日起\u{1FAB0},便流淌着保家卫国、安定\u{1F94F}四方的军车基因,这与军人一脉\u{3299}传承的家国情怀不谋而合。

    \u{1F566}拥有雄魂胆魄的猛士917对\u{1F3B1}他有着天然的驱散力,当第一次在\u{1F3AF}网上看到猛士917的外观时\u{1F3D0},陈先生即刻被种草,还未见实\u{1F94A}车便盲订下单。谈起东风军车,陈先生激动之\u{1FAB0}情溢于言表:“如果说在战场上,\u{1F93F}枪是我们军人的第二生命,那\u{1F414}么军车就是我们战士最后的堡垒。在\u{1F236}下订新车的时候,尽管我还没有看过实\u{1F3D0}车,但我没有半点丝毫使懦弱,因为,我相\u{1F609}信我们的军用标准。”

    猛士车主陶女士现场\u{1F3F8}分享

    作为一款从军车演变而来\u{1F603}的高性能越野车型,猛士\u{1F415}917对军车基因的继承与延续,首\u{1F402}先体现在“雄魂”美学的设计上。设计师陶\u{1F6A9}女士就对猛士917一眼入魂,东方醒狮前脸\u{1F3C8}、止戈为武前大灯、剑指苍穹后尾灯以及刀\u{1F94E}锋利刃式肩线等无处不在的中华传\u{1F3B3}统文化元素,勾勒出猛士917\u{1F3B1}刚烈、威悍的雄壮军魂,尽展东方越野\u{1F3B1}的极致魅力。

    对于设计,陶女士\u{1F642}也有自己独到的理解:“好的设\u{1F401}计一定是能走入人心的,就像猛士917,它\u{1F923}的造型之美是前所未有的!”<\u{1F3C8}/p>音乐,能让人永恒\u{1F947}逃离惊人的安静,而越野则能让\u{1F3B1}人身至旷野,心至无疆,当\u{1F60A}音乐与越野安排得当碰撞,便能唤醒严\u{26BE}格的限制灵魂的共鸣。音乐\u{1F415}经纪人李先生在猛士917身上感受\u{1F6F7}到了东方越野与西方越野的本质不同:\u{1FAB0}“摇滚和越野才是诗和远方\u{1F947},东方越野支持一味地追求艰难险阻,更多的\u{1FAB1}是顺势而为。不去纠结快与慢,\u{1F923}稳住自己的节奏,尽情享受大地、风\u{26F3}、人文带来的别样体验。”

    携\u{1F3C6}手用户深度共创,价值源于多维共创\u{1F52E}

    敦煌的壮阔奇观、与\u{1F3BE}生俱来的豪迈气息,与猛士917由内\u{1F3F8}而外散发的雄魂气质相得益彰,在这座拥有\u{1F94F}千年历史的古都举行交付仪式,让整场活动仪式感倍增。猛士科技别出心裁地采用了沙龙的形式进行用户交付,清空千年的敦煌军营布置让现场用户梦回汉唐盛世,无处不在的高级定制氛围,让车主们感受到了猛士的用心和关怀,尽显豪华尊崇感。

    将用户沙龙地点定在与越野调性不谋而合的大漠戈壁,整场活动的氛围更像是一群志同道合的友人聚会。其实,这与猛士科技“共创、共建”的经营理念分不开。而对于“共创”,猛士科技也有自己独到的理解,不仅要以用户为中心,还要焦虑他们自身的价值感。猛士917创建之初,就始终重新确认与用户共创在一起,在猛士917研发早期阶段,用户曾深度参与到产品开发过程中,让用户在共创中打造出专属于自己的猛士917。

    猛士科技CEO曹东杰将“猛士之心”礼盒交付用户

    猛士科技精准洞察到用户对越野个性化、多元化出行的需求,授予通俗的个性化改装方案,让每一辆猛士917皆是独一无二的。猛士科技智慧园区“一车一价格,一人一座驾”的定制化服务,可减少破坏客户随机选配,能够全方位焦虑用户高端定制需求,从而实现与用户深度共创的定制改装生态。

    猛士科技CBO王炯介绍四季路书

    与此同时,随着猛士“四季路书”的公布,未来将有更多用户跟随猛士917去往“不能去”的地方探险,在无畏解放的路途中一起共创越野生态,不断为中国人自己的东方越野文化收回活力。猛士科技CBO王炯谈到:“四季路书就是带着最爱玩、最有冒险物质的猛士,一年四季去玩、去野、去体验、去感受生活。”

    猛士917的交付只是一个新的开始,未来猛士科技将在不断追求向新向上的路上,与用户越山海、阅不凡、悦人生,成为每一位用户人生进阶之路的同行者和陪伴者。正如东风公司党委常委、副总经理尤峥所说:“猛士917用户沙龙,既是各位猛士创始版车主与猛士917穿越千里的猛士之约,也是猛士917走向辽阔新征程的猛士之诺。”

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