成功人士就是买什么东西都买最贵的,不买最好的。不求最好,但求最贵。——《大腕》
逢年过节回家,怎么显出自己的范儿?今年由于疫情政策,我们能够返乡过年了。三年了,在外边打拼,不至于衣锦还乡吧,咱么也得捯饬一下自己。
今天小编给大家推荐的是“土豪”新玩具,看完能让人直呼:贫穷限制了我想象力。这样大家可以有个参考物,帮助你更好选择过年礼物。
我们知道电子产品通常是追求规模化用户发展,但是有些产品却独辟蹊径,只是瞄准精准高端人士。比如做工极为精致甚至全手工打造、使用贵金属材质,或是配置顶级,能够实现高端体验。总而言之,存在即合理,它们也拥有不小的市场。
奢侈品手机
手机难道是奢侈品?当然,这可不是我们平时用的手机。
想必很多人都以为vertu是世界上最贵的奢侈品手机了,毕竟世界第一部奢侈品手机Vertu在奢侈品手机里太过出名。但事实上,世界上最贵的手机却是我们耳熟能详的品牌Apple苹果出的,当时卖肾买iPhone可谓闹得沸沸扬扬,iPhone被称为“肾机”也是来源于此事。其实iPhone出过不少天价奢侈品手机,价格上亿,都可以买好几辆普通的劳斯莱斯了。
单反相机镜头
在摄影界有一句很有名的话:“单反穷三代,摄影毁一生”,这话有道理吗?很多人会觉得这不过是一句玩笑话,但很多人看过一些摄影器材后隐隐觉得这句话是话糙理不糙,特别是一些摄影的单反镜头动则几万几十万的,而且这些还都是入门款,几百万上千万的也都有,今天我就给大家盘点一下世界上最贵的几款单反相机镜头,让大家见识一下世面。
高端航拍无人机
现如今,“带着无人机去旅行”早已不是一句口号,越来越多的朋友已经带上无人机去记录旅途中的风景。
既然是土豪,我们就聚焦高端航拍无人机,其囊括了当前无人机最好的技术,搭载的都是专业航拍相机,专业图像处理平台、标配三轴机械增稳云台、全向避障,非常适合专业人士做生产力之用。
土豪音响
有人说过“穷玩车、富玩表、屌丝玩电脑”,对不少音质爱好者而言,除了耳机、播放器这些“小件”物品外,“大件”的音箱也是不可或缺之物。
除了制作成本以为,大部分顶级音箱品牌里大部分十几万甚至上百万的音箱都包含了品牌溢价和情怀加持在里面,如果是专业人士几万块就可以做出来,但是不会有人买。
再说成本,从物理角度来说一款音箱的成本主要在单元成本、分频器成本和箱体成本,然后就是调音师、设计师等人工成本,在顶级音箱上用到的这些成本基本都是行业里面也是顶级的,所以相对价格就会很高。
目前全球顶级音箱品牌有MBL(德国)、JBL(美国)、Dynaudio 丹拿(丹麦)、KEF(英国)、Dali达尼(丹麦)、猛牌(英国)、Sonus Faber 世霸 (意大利)、哈曼卡顿(美国)Jadis( 法国)、Zingali 号令 (意大利)、Orpheus 天琴( 瑞士)、Focal劲浪(法国)、惠威(中国)、山水(中国)当然还有很多比较不多的都有顶级产品,牌品选择主要就是看情怀了。
顶级奢侈耳机
关于耳机的购买从来都是一个仁者见仁、智者见智的问题,对于普通消费者而言,一款售价在100-200美元的耳机已经足以满足自己并不挑剔的双耳。但对于那些音乐狂热爱好者或者土豪而言,选择一款价格对得起自己身价的耳机或许才是重点所在。
好文章,需要你的鼓励
这篇研究论文介绍了"Speechless",一种创新方法,可以在不使用实际语音数据的情况下训练语音指令模型,特别适用于越南语等低资源语言。研究团队通过将文本指令转换为语义表示,绕过了对高质量文本转语音(TTS)系统的依赖。该方法分三个阶段:首先训练量化器将语音转为语义标记;然后训练Speechless模型将文本转为这些标记;最后用生成的合成数据微调大型语言模型。实验表明,该方法在越南语ASR任务中表现出色,为低资源语言的语音助手开发提供了经济高效的解决方案。
《Transformer Copilot》论文提出了一种革命性的大语言模型微调框架,通过系统记录和利用模型训练过程中的"错误日志"来提升推理性能。研究团队受人类学习者记录和反思错误的启发,设计了一个"副驾驶"模型来辅助原始"驾驶员"模型,通过学习错误模式并在推理时校正输出。这一方法在12个基准测试上使模型性能提升高达34.5%,同时保持计算开销最小,展现了强大的可扩展性和可迁移性,为大语言模型的优化提供了全新思路。
德克萨斯大学Austin分校的研究团队提出了RIPT-VLA,一种创新的视觉-语言-动作模型后训练范式。该方法通过让AI模型与环境互动并仅接收简单的成功/失败反馈来学习,无需复杂的奖励函数或价值模型。实验证明,RIPT-VLA能显著提升现有模型性能,在轻量级QueST模型上平均提升21.2%,将大型OpenVLA-OFT模型推至97.5%的前所未有成功率。最令人惊叹的是,仅用一个示范样本,它就能将几乎不可用的模型在15次迭代内从4%提升至97%的成功率,展现出卓越的数据效率和适应能力。
北京大学与华为诺亚方舟实验室研究团队共同开发了TIME基准,这是首个专为评估大语言模型在真实世界场景中的时间推理能力而设计的多层级基准。该研究提出了三个层级的时间推理框架,包含11个细粒度任务,并构建了涵盖38,522个问答对的数据集,针对知识密集型信息、快速变化的事件动态和社交互动中的复杂时间依赖性三大现实挑战。实验结果表明,即使是先进模型在构建时间线和理解复杂时间关系方面仍面临显著挑战,而测试时扩展技术可明显提升时间逻辑推理能力。