ZD至顶网CIO与应用频道 08月04日 北京消息:最近,Avegant公司亮相ChinaJoy并展示了其虚拟现实(Virtual Reality, VR)设备。而早在Avegant公司共同创始人Edward Tang与他的同事决定开发头戴式显示器之初,他们深知自己面临着巨大的技术挑战。
“我们希望打造一款时髦的设备,能够带来大屏幕的体验,”Tang表示,“我希望消费者们会真的戴上这款设备使用——它必须是优雅的。”
基于这些想法而开发的消费品——名为Glyph——看上去与一组连接到智能手机的工作室耳机并无二致。头带中的两个微型显示器可以带给观众丰富的多媒体体验,同时能够让他们看到显示屏边缘周围的真实世界。
Tang表示:“选用TI的DLP Pico显示技术作为Glyph的主要显示组件可谓顺理成章。”毕竟,早在密歇根大学学习微机电系统(MEMS)时,Tang和他的许多Avegant同事就已经非常了解DLP技术。
Glyph的首款原型设备于2012年制作完毕。该原型设备与洗衣机大小相当,不仅机身上满是外露的电线,还有一个缺点——不适合穿戴。事实上,用户必须将眼睛贴近一对镜头才能获得充分的体验。
不过,该设备仍然强有力的证明了概念的可行性,随后不久,Avegan就推出了易携带、轻巧的原型设备。TI邀请Avegant在消费电子展(CES)上展示更新后的Glyph原型设备,随即在展会上获得了数个奖项和媒体的赞誉。
“即使它只是原型,我们也意识到了我们的图像质量是以前的该类设备所不具备的。”Tang说道,“我们觉得现在是该将这款设备商业化的时候了。”
Glyph上使用的LED照明视觉效果由多功能的DLP微型投影技术提供支持,Avegant也将其称为“全球第一项视网膜成像技术”。Avegant使用了TI的0.3英寸对角线微镜阵列、720p分辨率的DLP3010芯片。
Tang表示, Avegant之所以选择基于DLP芯片组开发投影显示技术,是由于该技术的亮度高、小尺寸、高分辨率、色域丰富、高能效的特点。对他来说,与TI长期的合作关系也十分重要。
“DLP解决方案中有许多良好的属性,比如填充因子非常高,因此,用户在使用Glyph时,眼睛根本不会看到任何像素失真的现象,”Tang说,“低延迟性则是另一个很大的优势。”
Avegant的客户很喜欢这些优点。
Tang表示,他已经看到用户们在逐渐发现Glyph除媒体消费以外的新应用,这十分有趣。他指出,Glyph的头部追踪能力和超清晰的分辨率让其成为了无人机飞行员的不二之选,因为这可以打造一种无与伦比的、独特的、身临其境的视觉体验,。
“一直以来,我们的首要专注对象都是那些随时追求超高品质娱乐体验的人,但在如何能让用户更好的使用设备方面,我认为我们做的还远远不够。”Tang说道。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。