PTC(纳斯达克:PTC)今天宣布,在PAC的创新雷达报告(PAC’ sInnovation RADAR report) 中,Vuforia®的增强现实(AR)解决方案套件连续第四年被评为总体领先和 “同类最佳 ”供应商。
该报告在产品实力和市场实力两方面评估了AR技术供应商对联网工作者的支持作用。PTC在这两个评分中都获得了最高分。该报告显示,PTC研发了最前沿工业和企业AR用例并且提供广泛的AR硬件选件,涵盖从智能手机和平板电脑到可穿戴设备,例如如微软旗下的HoloLens 2和RealWear Navigator 500这类广泛的AR硬件选件,获得了AR领域客户的好评。
该报告的首席分析师和作者Arnold Vogt表示:“我们的分析显示,PTC的Vuforia技术仍然是目前市场上最全面的企业级增强现实解决方案套件。”“PTC已经做好准备协助客户和其联网工作者在培训、服务和维修以及制造质量检测和验证等用例中实现AR的实际价值。"
PTC执行副总裁兼增强现实部门总经理Michael Campbell表示:“我们在PAC最新的AR报告中获得了领先的成绩,这项成就突出了我们对使用Vuforia的客户带来的价值以及我们在产品和市场策略上的优势。” “我们很荣幸能在不断增长的AR市场中处于领先地位,随着用例场景的增加和新的硬件供应商进入该领域,工业企业也将从这些解决方案中获得越来越多的价值。”
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据《华尔街日报》报道,在马斯克针对OpenAI的诉讼失败后,OpenAI正加速推进IPO计划。CEO萨姆·奥特曼希望公司最快于今年9月上市,目前已与高盛、摩根士丹利合作,并可能在数日或数周内秘密提交上市申请。与此同时,马斯克旗下SpaceX的IPO文件也预计近期公开。两家公司的上市竞争,标志着马斯克与奥特曼的博弈从法庭转移至资本市场。
KAIST团队提出策略助推方法,通过强制分配解题方向引导AI探索多样思路,仅用八份样本就超越了消耗八倍资源的传统方法。
调查显示,51%的专业人士认为AI生成的低质量内容(即"workslop")正在降低生产效率,45%的人因此对职场使用AI更加谨慎。这类内容表面精致却缺乏准确性和实质价值。专家建议两步应对:一是重塑AI生产力思维,推行"AI先行、人工复核"的工作模式;二是保持持续投入,深入掌握AI工具的有效用法。企业领导者强调,真正从AI中受益需要坚持与学习,而非浅尝辄止。
要理解这项研究,先得明白现在的AI是怎么"画"图的。 可以把AI生成图片的过程想象成一个特殊的厨房。当AI要学会画图时,它不会像人类画家那样一笔一画地描绘,而是采用一种叫做"自回归"的方式——简单说就是"一个食材接一个食材地添加"。但问题在于,AI厨房处理的"食材"不是真实的图像像素,而是一种被压缩过的"标准化食材包"。 这个压缩过程,叫做"离散分词",由一个叫"分词器"(tokenizer)的设备完成。打个比方,分词器就像一台高级的食材切片机,它把一整张图片切成很多小块,然后给每一小块贴上一个"编号标签",对应到一本"标签字典"(也就是研究者口中的"码本")里的某个条目。比如,标签001可能代表"蓝天的一小块",标签002代表"绿草的一小块"。 这种做法的好处是大幅简化了AI的工作量——它不用记住几百万个像素,只需要记住一串编号就行了。这就是为什么如今像Chameleon、Emu3这些大名鼎鼎的多模态AI模型都用这种技术。 但问题也恰恰出在这里。当切片机以16倍的压缩率工作时(也就是说原本256个像素被压缩成1个标签),很多细节就被无情地丢弃了。蓝天少一些云彩、草地少几根草尖,人眼几乎看不出来。可一旦切到了文字或人脸,灾难就发生了——一个英文字母"e"和"c"的差别可能就在那么几个像素,一张脸上眉眼的位置稍微挪一挪,整个人就变了样。 研究团队发现,认知科学研究早就指出,人类的视线会不自觉地被文字和人脸吸引,对这两类内容的细节扭曲特别敏感。换句话说,AI画其他东西糊一点没关系,但文字和脸糊了,用户立马就能察觉。 之前的研究者也意识到了这个问题,他们的解决思路通常是"加大切片机的容量"——比如把标签字典从1万6千条扩展到26万条,或者让每张图用更多的标签。但这就像为了切好一根胡萝卜而把整个厨房改造成大型工厂,成本高得离谱,而且效果也不见得好。 清华和微软的团队提出了一个完全不同的思路:与其让切片机变得更大,不如教它学会"看重点"。 二、给切片机装上"火眼金睛"