


Iyo One : en partie casque, en partie ordinateur audio
La concentration est une vertu à tout moment.
Auteur | Tang Yitao
Éditeur | Jingyu
La popularité renouvelée de l'intelligence artificielle a donné naissance à une nouvelle vague d'innovation matérielle.
L'AI Pin la plus populaire a rencontré des critiques négatives sans précédent. Marques Brownlee (MKBHD) l'a qualifié de pire produit qu'il ait jamais examiné ; David Pierce, rédacteur en chef de The Verge, a déclaré qu'il ne recommanderait à personne d'acheter l'appareil.
Son concurrent, le Rabbit R1, n’est guère meilleur. Le plus grand doute à propos de cet appareil d'IA est qu'il ne s'agit évidemment que d'une application, mais Rabbit a construit un matériel de 200 $.
Beaucoup de gens voient l'innovation matérielle de l'IA comme une opportunité de renverser l'ère des smartphones et se consacrent à tenter de compléter la définition du produit. Cependant, il n'y a toujours pas de conclusion sur « qu'est-ce que le matériel d'IA à l'ère des grands modèles ».
Il y a un an, Humane a publié un AI Pin lors de la conférence TED, qui a fait sensation.
Maintenant, un autre appareil d'IA apparaît à la conférence TED. Il s'agit du Iyo One, un casque IA de la société Iyo.
En 2021, Insider a rapporté que l'équipe « Moon Landing Project » de Google développait un appareil auditif révolutionnaire. Quelques mois plus tard, le projet nommé "Wolverine" a été séparé de Google et le chef du projet Jason Rugolo a fondé Iyo.
Iyo a levé 21 millions de dollars de financement, avec Alphabet comme premier investisseur. Parmi les autres investisseurs figurent Lockheed Martin et SoftBank Vision Fund.
Iyo décrit l'Iyo One comme un « ordinateur audio » plutôt que comme un casque. L'une des raisons est qu'Iyo intègre une tonne de composants informatiques dans un disque métallique de 50 cents, notamment un processeur de 4 nm, 2 Go de RAM, 32 Go de stockage flash, une batterie, Bluetooth, Wi-Fi et GPS.
Cela signifie qu'Iyo peut être séparé du téléphone et devenir un appareil indépendant. C'est une différence importante entre celui-ci et les autres écouteurs dotés de fonctions d'IA intégrées.
Imaginez que vous êtes assis dans un restaurant bruyant et que vous ne pouvez pas entendre votre ami en face de vous. À ce stade, lorsque vous mettez Iyo One, il peut réduire le bruit ambiant, augmenter la voix de votre ami et même fournir une traduction espagnole en temps réel pour communiquer de manière transparente avec l'autre partie.
C'est le scénario d'utilisation d'Iyo One que Rugolo a décrit au public lors de la conférence TED. Pour obtenir cet effet, Iyo One utilise plusieurs applications telles que la formation de faisceaux, l'analyse informatique de scènes auditives, la réduction du bruit par apprentissage automatique, ainsi que la transcription et la traduction de l'IA.
Cependant, il convient de noter que cette partie du contenu n'est pas démontrée en temps réel, mais est présentée à travers une vidéo. En d’autres termes, la question de savoir si Iyo One peut réellement réaliser les fonctions ci-dessus est actuellement un point d’interrogation.
Iyo One n'a pas d'écran, Iyo a spécialement conçu un ensemble d'interfaces interactives basées sur l'audio. Habituellement, lorsque nous décrivons l'interface utilisateur, nous faisons référence à l'interface graphique, à travers laquelle l'utilisateur interagit avec l'ordinateur. Les entrées et sorties d'Iyo One reposent entièrement sur le langage naturel. Grâce à la voix, les utilisateurs peuvent piloter l'IA pour faciliter la lecture et l'envoi d'e-mails, de messages, d'appels téléphoniques, la navigation et la lecture de musique.
Iyo peut aussi être un appareil MR, mais auditif plutôt que visuel. Iyo One peut créer pour vous une scène virtuelle d'un match de football ou d'une rue animée d'une ville d'un point de vue auditif. Rugolo l'appelle Mixed Audio Reality.
La durée de vie de la batterie est un point clé qui mérite attention. Après tout, si elle ne peut pas répondre à une utilisation toute la journée, la convivialité des appareils portables sera très faible. Iyo One est disponible en versions WiFi et cellulaire. Selon TechCrunch, l'Iyo One peut durer jusqu'à 16 heures lorsqu'il est associé à un téléphone. Mais lorsqu’elle est utilisée indépendamment en mode cellulaire, la durée de vie de la batterie tombe à 1,5 heure.
Le prix de l'Iyo One mérite également l'attention. Le prix de 599 $ de la version Wi-Fi n'est pas destiné à être un produit de consommation destiné au marché de masse, et la version cellulaire coûte 100 $ de plus.
La bonne nouvelle est qu'Iyo ne facture pas de frais d'abonnement pour les services d'IA comme AI Pin.
02. Le problème du matériel d'IA
Bien que personne n'ait terminé la définition du produit du matériel d'IA, il y a au moins quelques directives à suivre, comme l'utilisation des smartphones comme points d'ancrage.
Jamais dans l'histoire de l'humanité, une technologie n'a pénétré la vie humaine aussi profondément que les smartphones. De l'alimentation, des vêtements, du logement et des transports à la consommation et à la production, les smartphones ont participé à presque tous les aspects de la société humaine.
Si le remplacement des smartphones est le point final du matériel d'IA, ce n'est évidemment pas un objectif qui peut être atteint en peu de temps. De l’ère du PC à celle des smartphones, le changement majeur est que les appareils sont plus accessibles et ont plus d’interactions avec l’environnement (plus de capteurs). Malgré cela, les PC n’ont pas complètement disparu et de gros travaux restent à faire sur les PC.
Pendant longtemps, le matériel d’IA coexistera avec les smartphones. À ce stade, vous devez réfléchir aux problèmes suivants : quels problèmes le matériel d’IA peut-il résoudre et que les smartphones ne peuvent pas résoudre ?
L'échec d'AI Pin réside dans la mauvaise expérience utilisateur, notamment la génération de chaleur, la mauvaise durée de vie de la batterie, un mauvais affichage de projection, un retour lent de l'IA, etc. La mauvaise expérience utilisateur reflète le problème de définition du produit. AI Pin a innové en matière d'interaction avec les produits, mais n'a pas simplifié l'ancienne interaction avec le téléphone mobile. Il n’y a aucune logique à essayer de remplacer un ensemble d’interactions existant par un ensemble d’interactions plus fastidieux.
Cela peut être utilisé pour résumer certaines caractéristiques du matériel d'IA :
C'est un appareil plus léger qu'un téléphone mobile ;
Il devrait être plus accessible qu'un téléphone mobile et interagir davantage avec l'environnement ; les téléphones ne peuvent pas résoudre, au lieu d'exécuter les fonctions que le téléphone a déjà bien remplies.
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Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
