也许是年龄增长,也许是经过疫情的三年洗礼,自己越来越在意生活中的细节和那些看似平常的小确幸,这两年陆续给家里添置了很多提升幸福感的物件。马上要到春节了,相信很多人正在纠结送恋人和朋友什么新年礼物,今天我就分享出几件单品,绝对能为ta的生活添加一份幸福感和仪式感。btw,尤其适合送女朋友。
精致始于一面会发光的化妆镜
很多时候在室内化完的“Perfect Makeup”,到了外面一看却成了“卡粉Queen”。化妆时最怕光线不好,一个能还原自然光的智能化妆镜可以说是生活必备。
用智能化妆镜补光,不仅日光还原度更好,也省去了桌面再打灯的麻烦,超高清大镜面,保证不会让你漏掉各种小细节。而且!对镜自拍超级出片!还要夸夸智能感应功能,靠近自动开光,省得腾手还避免弄脏镜子,另外配备的放大镜,在化眼妆刷睫毛时很方便。总之一句话,相比普通镜子,智能化妆镜,拿捏。
Mirror,Mirror,谁是世上身材最好的人
入冬后,我已经有日子没去健身房了,但在家锻炼不知道动作标不标准,不小心还容易拉伤,有同感的举手!下面出场的这位正好能完美解决这些问题。
世上首款智能健身镜是2018年推出的,如今功能越做越全,价格也不像开始那样高不可攀。就我而言,健身镜自带的课程足够应对居家运动了,塑形、格斗、瑜伽、普拉提应有尽有。最重要的是那个AI纠错功能,通过动捕和智能语音系统,你动作的小错误都会被点出来,别想蒙混过关。在此之上有些健身镜已经进化成了能唱K、玩游戏、投屏的六边形战士,入股不亏!
吹啊吹啊 我的养发人
现在的人啊,一边养发,一边又漂啊染啊烫啊的折腾它,最后搞得头发似稻草,梳不顺理不直的。这个时候,千万别只盯着洗发水、护发素,而忽略了吹风机的重要性。现在的人需要的吹风机,它得速干、顺发、锁水、静音,最重要不能伤发质,还要有颜值。好在,智能吹风机会出手。
市面上的智能吹风机有主打速干的,有主打护理的,比如装载了负离子减少头发静电,水离子让发丝水润,智能温控避免过热伤发,大家根据需求选择就好。小tips:这个礼物可以陪伴对方很多年,实用又长情。
好文章,需要你的鼓励
亚利桑那州立大学的研究团队开发了RefEdit,这是一种新型图像编辑AI系统,能够准确理解和处理指代表达(如"中间那个人"、"右边的猫")。通过创建RefEdit-Bench基准测试,研究者们证明现有模型在多物体场景中表现不佳。他们设计了一种创新的数据生成流程,仅用2万样本就训练出的RefEdit模型超越了使用数百万样本训练的大型模型。这一突破使AI图像编辑在复杂场景中更加精确和实用。
这项研究提出了Critique-GRPO,一种创新的在线强化学习框架,将自然语言批评与数字反馈相结合,克服了传统仅用数字反馈的三大局限:性能瓶颈、自我反思效果有限和顽固性失败。实验表明,该方法使大语言模型能够从错误中学习并改进,在八项数学和通用推理任务中,将Qwen2.5-7B和Qwen3-8B模型的平均通过率分别提高了约4.5%和5%,超越了包括那些引入专家示范的方法。研究还揭示,高熵探索和长回答并不总是最有效的学习方式,质量更重要。这一方法为大语言模型的自我提升能力开辟了新路径。
这篇研究介绍了"量化LLM评价者",一个创新框架,能使大型语言模型(LLM)在评估其他AI输出时更接近人类判断。由麻省理工和Adobe联合研发的这一方法,将评估过程分为两个阶段:先让LLM生成文本评价,再用轻量级机器学习模型将这些评价转化为更准确的数值评分。研究提出了四种评价者模型,适用于不同评估场景,实验表明它们不仅能显著提高评分准确性,还比传统微调方法更节省计算资源。这一框架特别适合人类反馈有限的场景,为AI评估领域开辟了高效且可解释的新路径。
这项研究由IDEA、华南理工大学和北京大学联合开发的Rex-Thinker系统,通过模仿人类的链式思考方式来解决物体指代问题。与传统直接输出边界框的方法不同,它采用规划-行动-总结的三步骤推理,使AI能像人类一样逐步分析图像中的候选物体,并在找不到匹配物体时拒绝作答。通过构建90,824样本的HumanRef-CoT数据集和两阶段训练方法,系统在精度、可解释性和泛化能力上均取得了显著进步。