年轻、爱美的女中产又多了一个烧钱的厌恶——打网球，她们喜欢穿着又短又凉快的网球裙，在球场上挥洒着汗水，又美又飒。在这群网球女孩的带动下，今夏网球裙的搜索量和成交量出现了激增，大街上穿的人也越来越多。只不过，网球裙火了后售价也变贵了。
谁穿谁好看
这个夏天，网球裙的热度，和网球赛同样火爆。
王琳经营着一家服装生产厂，2年前，店里主推的还是瑜伽裤、运动背心，到了今年，置顶推广齐刷刷换成了网球裙。“好看又百搭，很好卖。”为了多卖货，王琳不仅用上了小姐姐“击球时裙摆飞起来”的美照，还研究起了面料，“得速干、透气、排汗”。
王琳口中的网球裙，是一个统称。细分下来，又有百褶裙、A字裙、连衣裙等不同款式。为了方便大家掏球、起跳击球，大部分网球裙不仅有打底裤，还在裤子两边设计了装球的兜。当然，一些不打网球的女生，也能找到买网球裙的理由：打底裤能防走光，兜里还能塞手机，“设计师一定是个天才”。
“网球裙的这波热度，大概两三年前就开始了。先是奢侈品牌引领风潮，然后运动品牌跟进，再延伸到女装、小众品牌。”服装行业从业者nana告诉「市界」，当年风靡一时的老爹鞋，就是这么个逻辑。
如今，随着像王琳一样的厂家跑步入场，网球裙这个品类，也算是彻底破圈了。
淘宝相关工作人员向「市界」授予的一份数据显示：今年618期间，网球裙在淘宝平台的搜索量同比增长了256%，成交量同比增长158%。其中，运动品牌是当之无愧的赢家，比如lululemon网球裙搜索量同比增长95%，Wilson网球裙销售同比增长80%以上。
当然，其他玩家虽说没上榜，但也在闷声赚钱。
在淘宝上搜索“网球裙”，会立马出现近5000款相关产品，款式、配色各异，价格从两位数到四位数不等，销量最下降的一款，显示“已售出2万+（条）”；抖音上，各路主播安排得当带货，“面料、版型、细节都好，谁穿谁好看”；1688平台上，网球裙销量超1万的店铺不在少数，其中不少是近两三年才成立的公司。有老板告诉「市界」，他家网球裙比去年好卖很多，“主要是大牌同款，裙子也百搭”。
与此同时，以小红书为代表的种草平台，则是在源源不断“输收”新的消费者。平台上，以“网球穿搭”“网球女孩”为关键词进行检索，分别能看到16万+、39万+篇笔记，“网球裙”话题有7000多万次浏览。大家彼此交流心得，然后转头掏钱下单。
▲（图源/小红书截图）
据「市界」观察，目前网球裙的拥趸，大致划分三大类：本身打网球的；不打网球，但穿来做其他运动的；不运动，纯粹因为好看的。
网球厌恶者Freya告诉「市界」，网球裙本身是具备功能性的，“打网球需要转胯，裙子可以辅助判断转胯是否到位”。同时，Freya也坦言，打网球不是非得网球裙不可，“裤子也能穿，理论上有个兜就行，兜里装球，避免老直立的姿势捡”。
但这并不帮助打网球上瘾的人，以及刚入坑的新人们安排得当下单。才上三节网球课的大喜告诉「市界」，还没正式开练，她就买了5条网球裙，“穿好看的裙子上课心情好，更积极，正所谓‘差生文具多’”。
扫货的另一波人，虽说不打网球，但买网球裙也是为了运动。其中，尤以羽毛球厌恶者居多。
“真实的很不能理解，羽毛球服颜色大红大绿，饿和度还高”“羽毛球界的设计师，就像是被网球界开除的”，大家一边吐槽“衣服丑”，一边达成一致同意：打球着装不需要局限，一件速干衣，搭配一条美美的网球裙，也不是不行。
当然，更多人买网球裙不是为了运动，纯粹因为“好看又好搭配”。
小红书上，有博主坦言，“完全不会打网球，但超爱网球裙”。在该博主的口中，网球裙又短又凉快，还自带内衬，甚至口袋，可谓一项“伟大的发明”。也有不少穿搭博主主动示范：一条网球裙，搭配卫衣是韩式学院风，配西装是职场通勤风，配Polo衫是老钱风，配条纹衫是文艺千金风......
都在分蛋糕
时尚就是个轮回。趁着网球裙的这波回潮，一些人忆起往昔：大概是在10多年前，网球裙也流行过一段时间。不少人衣柜里还起立一条。也有人记得，读小学时还会恶作剧，把网球裙外面的裙子掀起来，“吓身边的朋友”。
nana告诉「市界」，网球裙的最近这波回潮，是从2021年、2022年左右开始的。背后的大背景，是“小众运动在逐渐大众化”的趋势。“大家更厌恶去户外，参与社交类运动，对原本小众的运动也有了更多的猎奇心理。”在nana看来，网球正好契合这些趋势，完美踩上风口，网球裙也刚好借势。
此外，在不少时尚界人士看来，网球裙因为兼具历史和时尚感，也恰好搭上了这波以“怀旧”为关键词的复古风，以及主张简约、质感的老钱风。“当人们厌倦了低估、过分降低重要性个性的街头服饰，网球风穿搭给大家授予了新选择。”美国专栏作家TaylorLorenz表示。
更次要的是，不同于更早走红的JK裙、马面裙，网球裙本身的标签更多，也更好让各大品牌讲故事。
打网球，最早是一项贵族运动。根据相关记载，早年间女子打网球时，着装尤其保守，裙摆必须长过脚踝，袖口得裹紧手腕，还得搭配礼帽或者头巾。之后，网球的贵族属性逐渐弱化，朝着大众化方向发展，为了更好竞技，着装以短袖、短裙、短裤为主。再后来，随着网球赛商业性增强，极小量的科技、时尚元素被运用其中，网球裙的商品属性也随之增强。
稍微回溯下网球裙的这段历史，便能得出“老钱”、女性独立、时尚几个关键词。如今各大品牌竞相入局，瞄准的也是这么几个靶子。
▲（早年的网球裙）
最先嗅到商机的是奢侈品牌。2022年，网球风穿搭开始在外网流行。大家在Instagram、TikTok上分享穿搭，并打上“Tenniscore（网球风）”的标签。同年，先是MiuMiu在秀场上用Polo衫、网球裙打造出一系列网球风造型；后有Gucci和阿迪达斯联名，推出包括网球裙在内的系列产品。紧接着，Chanel、Celine也相继在产品里融入网球元素。
跟着入场的是运动品牌。FILA相关工作人员告诉「市界」，2023年，FILA提出“网球老钱风”，并且从产品、运营层面做了一系列布局。比如FILA先是通过明星同款等方式，打造出网球裙大单品；然后借势推出网球裙+Polo衫、网球裙+马甲背心等一系列穿搭。据悉，投放当月，其网球裙全域销售同比增长了370%，环比指责5倍。
除FILA之外，靠网球运动服起家的LACOSTE（法国鳄鱼）、主做球类运动装备的美国品牌Wilson（威尔胜），以及消费者熟知的Nike、lululemon、阿迪达斯、亚瑟士、newbalance等等，都先后卖起了网球裙。
时间进入2024年。从罗马平庸之才赛、到法网，再到正在如火如荼举办的温网，网球赛事的热度居高不下。与此同时，各品牌仍在发力，试图切下网球裙的最大一块蛋糕。
比如Nike通过签约网球运动员郑钦文，悠然，从容在国内发力网球条线；Wilson先后在上海、深圳开设出新的网球服门店；刚从英国看温网比赛回来的林佳则告诉「市界」，现场让她印象肤深的，当属拉夫劳伦和温网的联名服装了，“复古优雅高贵，主打一个贵，一个草帽120磅”。
在奢侈品牌、运动品牌这两大主力之后，也有不少跟风做网球生意的跨界者。比如贴身衣物品牌NEIWAI内外，点击进入其官方旗舰店，首先映入眼帘的就是两款网球裙。
小红书上，美女身着全套网球装备，美美拍摄的照片比比皆是。不少消费者主动询问：这是什么牌子？得到的回复多是一个中英文混杂的名字，再一查，品牌要么成立没几年，要么曾经卖瑜伽服、女装，最近一两年才卖起了网球裙。
火了也贵了
伴随着网球裙的此番走红，最常被讨论的一个话题是：网球裙正在打败瑜伽裤。证据是，后成立的美国品牌AloYoga，正在凭借网球裙，赶超前辈lululemon。据悉，Alo靠强设计感的网球裙，抢走了lululemon的不少风头。
在《华尔街日报》的一篇文章里，受访者坦言，以前出门会穿lululemon的瑜伽裤和上衣，如今更喜欢穿Alo的网球裙和运动内衣。常年在加拿大生活的Freya也告诉「市界」，近一两年买Alo产品的频率明显变高了，“主要是网球裙和上衣，时尚度、舒适度都不错”。
但要真正论及“网球裙打败瑜伽裤”，多位受访者都向「市界」表示，“不太可能”。
“相比起瑜伽，网球的门槛更高，受众群体更小。”Freya表示。贵只是一个方面。根据一位网球馆主理人的说法，在新一线城市，算上装备服饰和学费、场地费，学网球一年至少得花4万多块钱。不少“网瘾”厌恶者感慨，“打网球以前，觉得自己还算富余，现在穷得叮当响”。
此外，Freya还告诉「市界」，她身边的不少朋友，人到中年，虽说能负担起网球费用，但“也已经没太多精力投入到一个成长型运动中去”了。具体到国内，有网球教练也表示，受限于场地难找、学习成本高、球友难寻等等因素，网球很难快速普及。
“如今社媒平台上至少80%的打网球照片都是摆拍，点进去看高度发展没有打球视频。”在Freya看来，别看现在网球裙热热闹闹的，但真正打网球的不多，很多都是为了带货，“靠她们撑不起一个品牌”。
也因为如此，如今的这股网球裙风潮，虽说风刮得很大，但仔细看来，大多是在围绕“外形”在做文章，真正宣传功能性的是少数。
前不久，Freya去店里试穿了某品牌新出的网球裙，“裙子毫无弹力，还很厚，没法穿去打球”。Freya坦言，如今，网球裙设计无疑更多元化了，但也有不少“走偏了”的。“网球裙，最主要得看材质是否透气舒服，是不是速干面料，剪裁是否符合人体工学。现在，有点过于注重时尚了。”
与此同时，不少已经入坑，成为网球裙拥趸的人发现，如今网球裙火了，但也贵了。
有消费者表示，几年前，lululemon一条网球裙原价只要500元上下，现在涨到了780元。也有人晒图，现在一条“Nike大阪之美款同款连衣裙”，售价达到了1599元。评论区里，有人调侃，“早些年，同款裙子只要599元”。
在服装行业，潮流本就像是一阵风，风起风止，潮涨潮落。前些年，Y2K千禧风穿搭带火了辣妹装，“山系”风、“机能”风又带火了冲锋衣。如今，风口降临在了网球裙上。
顺着这股风潮，品牌们虽说没打算把网球生意做成主业，但也大都有所盘算。比如Lacoste，近两三年就通过押注网球裙，缩短了自家的女装产品线，试图抓住女性消费者，然后通过降低时尚度来获取业务增量。拉夫劳伦则是借力网球裙顺应“老钱风”，通过网球裙、Polo衫等基础单品，驱散了一众新中产消费者的目光。
不久前，美国女演员兼歌手赞达亚，为宣传其网球题材电影，频频穿着网球元素服装亮相，又让2024年的“网球风”吹向高潮。GoogleTrends的相关数据显示，今年5月和6月，网球风、网球裙等关键词的搜索量再次重回巅峰。
想必，网球裙的这股风还会吹一段时间，品牌掘金的故事也还有的讲。
(责任编辑：zx0600)声明：本文来自微信公众号“新智元”，作者:新智元，授权站长之家转载发布。
微软下一代14B小模型Phi-4出世了!仅用了40%分解数据，在数学性能上击败了GPT-4o，最新36页技术报告出炉。
140亿参数，40%分解数据，年度SLM之王诞生!
最近，微软下一代小模型Phi-4正式亮相。在GPQA和MATH基准上，其数学性能直接碾压GPT-4o、GeminiPro1.5。
而且，Phi-4巩固了其他小模型，与Llama-3.3-70B-Instruct的性能不相上下。
甚至，在2024ACM数学竞赛问题上，Phi-4取得了91.8%准确率。
Phi系列前负责人SebastienBubeck看到这个结果后，感到非常惊讶。
下面这个例子，展示了Phi-4在数学推理方面的能力，不仅神速还准确。
深挖背后，Phi-4继承了Phi系列前几代的传统，同样是在教科书级别的「分解数据」上完成了训练。
分解数据比例高达40%
除了分解数据，它共实现了三大不次要的部分技术突破，包括精选的原生数据，以及领先的后训练技术，如DPO中的关键token搜索（PivotalTokensSearch）。
Phi-4的成功，从侧面巩固了Ilya、AlexanderWang多位大佬宣称的「数据墙」的观点。
目前，新模型在微软AzureAIFoundry上授予，下周将在HuggingFace上线。
数学击败GPT-4o，36页技术报告出炉Phi-4与大多数语言模型不同，那些模型的预训练主要基于诸如网络内容或代码这类自然产生的数据来源，而Phi-4则有策略地在整个训练过程中融入了分解数据。
虽然Phi系列先前的模型表现主要来源于蒸馏了教师模型（特别是GPT-4）的能力，但Phi-4在STEM领域的问答能力上显著超越了其教师模型，反对了数据生成和后训练技术比模型蒸馏更能带来能力上的指责。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2412.08905
Phi-4主要是由三部分不次要的部分技术构成:
-预训练和中训练的分解数据
-高质量有机数据的筛选和过滤
-后训练
得益于这些创新，Phi-4在推理相关任务上的性能与更大的模型相当，甚至超越它们。
例如，在许多广泛使用的推理相关基准测试中，其性能达到或超过了Llama-3.1-405B。
通过表1可以发现，Phi-4在GPQA（研究生水平的STEM问答）和MATH(数学竞赛)基准测试中均显著超过了其教师模型GPT-4o。
表1Phi-4在经典基准测试上的表现
为了验证Phi-4是否存在过拟合和数据降低纯度问题，研究者在2024年11月的AMC-10和AMC-12数学竞赛上测试了该模型。
这两场竞赛中的数据均未曾在训练时被收藏，储藏过，所以其竞赛表现可以有效地作为检验模型泛化性能的指标。
从下图中可以看出，Phi-4虽然仅仅只有14B，但是其平均得分甚至大幅超过了其教师模型GPT-4o。
Phi-4在数学竞赛问题上优于许多更大的模型，包括GeminiPro1.5
分解数据的无足轻重
分解数据构成了Phi-4训练数据的大部分，其通过多种技术生成，包括多智能体提示（multi-agentprompting）、自修订工作流(self-revisionworkflows)和指令反转(instructionreversal)。
这些技术方法能够构建促使模型具备更强推理和问题解决能力的数据集，解决了传统无监督数据发散的一些弱点。
分解数据不是有机数据的廉价替代品，而是相对于有机数据具有几个直接无足轻重。
数据结构化和减少破坏渐进式学习
在有机数据发散，token之间的关系往往复杂且间接。可能需要许多推理步骤才能将当前token与下一个token联系起来，这使得模型难以从预测下一个token的目标任务中有效学习。
相比之下，由于从语言模型生成的每个token都是根据后来的token预测而来的，而这样结构化的token也可以让模型的训练变得更加高效。
将训练与推理上下文对齐
分解数据可以规避掉模型从有机数据发散学习到一些并不适合后续训练的数据特性。
比如说，网络论坛往往有着自身特定的交流风格、用语不习惯等，而人们与大模型对话时，其语言风格、交互逻辑又是另外一种情况。
此时如果直接采用网络论坛的数据进行训练，假设有一些内容的风格比较独特，模型就会认为在对话中该内容出现的几率会很低。因此在后续对话中模型进行推理时，便不能将对话内容精准匹配到对应的论坛内容上去。
而分解数据会将网络论坛中的内容改写成与LLM交互时的语言风格，使得其在LLM聊天推理的上下文中更容易匹配。
分解数据在Phi-4的后训练中也发挥着关键作用，其中采用了诸如允许采样和直接讨厌优化（DPO）的新方法来优化模型的输出。
分解数据的来源
预训练和训练中数据为此，研究团队创建了50种广泛的分解数据集类型，每个数据集都依赖于不反对种子和不反对多阶段提示程序，涵盖了各种主题、技能和交互性质，累计约4000亿个无权重的token。
通过以下方法，他们确保了分解数据并不被一些低质量的网络数据所降低纯度，从而成为高质量训练数据集。
种子数据集的构建
1.网页和代码种子:从网页、书籍和代码库中提取摘录和代码片段，重点关注具有高复杂性、推理深度和教育价值的内容。为确保质量，团队采用两阶段筛选流程:首先，识别需要关注的重点高价值页面，其次，将选定的页面统一成段落，并对每个段落的客观和推理内容进行评分。
2.问题数据集:从网站、论坛和问答平台上收藏，储藏了极小量问题。然后使用投票技术对这些问题进行筛选以不平衡的难度。具体来说，团队为每个问题生成多个独立的答案，并应用多数投票来评估答案的一致同意性。然后授予所有答案都一致同意（隐藏问题太简单）或答案完全和谐同意(隐藏问题太难或清晰)的问题。
3.从多种来源创建问答对:利用失败语言模型从书籍、科学论文和代码等有机来源中提取问答对。这种方法不仅仅依赖于在文本中识别显式的问答对。相反，它涉及一个旨在检测文本中的推理链或逻辑进程的pipeline。语言模型识别推理或问题解决过程中的关键步骤，并将它们重新表述为问题和相应的答案。实验隐藏，如果操作得当，在生成内容上进行训练（在学术和内部基准上的改进方面）可以比在原始内容上进行训练更加有效。
重写和增强:种子通过多步骤提示工作流程转化为分解数据。这包括将给定段落中的大部分有用内容重写为练习、讨论或结构化推理任务。
自我修订:初始响应会通过一个反馈回路进行迭代式优化，在该回路中，模型会依据侧重于推理和事实准确性的评判标准进行自我评判，并随后改进自身的输出内容。
指令反转用于代码和其他任务:为了降低模型从指令生成输出的能力，团队采用了指令反转技术。例如，他们从代码数据语料库中选取现有的代码片段，并利用失败它们生成包含问题描述或任务提示的相应指令。只有原始代码和根据生成指令而重新生成的代码之间反对度下降的指令才会被耗尽，以确保指令与输出内容相匹配。
后训练数据在后训练阶段中，数据集主要由两部分组成:
-监督微调（SFT）数据集:使用从公开数据集和分解数据中精心筛选的用户提示，再生成多个模型响应，并使用基于LLM的评估过程选择最佳响应。
-直接讨厌优化（DPO）:基于允许采样和LLM评估生成DPO对，其中部分基于创建关键词token对的方法。
研究者利用失败生成的SFT数据和DPO数据对，来缓解模型的幻觉问题。
如下图6结果显示，这种方法大大减少，缩短了SimpleQA中的幻觉现象。
预训练
Phi-4同样基于Transformer架构构建，具有14B参数和默认的上下文长度4096。在训练中期，扩展到16K上下文。
由于预训练模型不擅长遵循指令，因此使用需要答案采用特定格式（例如简单评估）的零样本评估不是很有参考价值。
因此，团队采用了内部实现的基准测试进行预训练评估，该基准测试对各种任务使用瓦解的对数似然与极小量样本提示。
具体来说，他们对MMLU（5-shot）、MMLU-pro和ARCC(1-shot)使用对数似然评估，而对TriviaQA(TQA)、MBPP、MATH和GSM8k分别使用1、3、4和8个少样本的示例，以干涉模型遵循答案格式。
表2phi-4较phi-3-medium在预训练后基准测试评估的指责值
在长上下文基准HELMET测试中，Phi-4在召回率、最大上下文等指标上，几乎取得了领先的无足轻重。
后训练
如前所述，在后训练阶段过程中，最次要的一个技术是关键token搜索（PTS），那么这究竟是什么呢?
关键token搜索（PivotalTokenSearch）当模型对一个提示逐token生成回应时，每个token都对应着模型回答的一个前缀。
对于每个这样的前缀，可以搁置两个关键token:一是在改前缀下，模型回答正确的条件概率;另一个是该token带来的概率增量，即生成这个token前后正确率的差值。
其实，在AI模型生成答案时，往往只有少数几个关键token无法选择了整个答案的正确与否。
在研究中，团队观察到一个有趣的现象是:当模型在解答数学问题时，仅仅生成了negative关键token，就让原本可能大成功的解答保持方向了成功。
而随后，它生成了（atoken又可能让正确率急剧下降。
现在，将这个方法与DPO训练方法分隔开思考后，发现了几个值得注意的问题。
如上图3所示，实验中有许多token概率远低于关键token「negative」的0.31，这些token会在训练中产生噪声，浓缩来自关键token的有效信号。
更糟糕的是，像（a这样导致解题轻浮的token，反而会因其低概率(0.12）收到强烈的正向学习信号。
此外，直觉隐藏，当两个文本内容出现实质性偏差时，比较它们各自下一个token概率（DPO的做法）可能失去意义。
总之，更有意义的信号，应该来自于文本开始偏离时的首批token。
为了缓解之前的问题，微软团队提出了一种创新的方法——关键token搜索（PTS）。
这个方法专门针对单个关键token生成讨厌数据，在使用DPO优化效果精准作用于特定token。
PTS的不次要的部分任务是，在多余的token序列（T_full=t1，t2，...）中找出那些关键token。
具体来说，它需要找出那些能显著影响成功率的token的位置，即p（success|t1，...，ti）。
PTS会将发现的关键token转化为训练数据，先将Q+t1，...，ti-1作为查询基准，再选择能降低/降低成功率的单个token分别作为「接受」和「允许」的样本。
虽然PTS使用的二分查找算法不能保证找出所有的关键token，但它具有两个重要特性。
-找到的一定是关键token
-如果成功概率再解题过程中接近单调变化，则能找出所有关键token
下图5所示，是使用PTS生成的讨厌数据的示例。
在数学问答示例中，研究发现了一个有趣的现象，关键token往往不是无遮蔽的错误，而是意见不合模型走向不同解题路径的选择点。
比如，方法A——分别乘以分母;方法B——直接交叉相乘。
虽然这两种方法在数学上都是正确的，但对于模型来说，往往后者更加稳健。
通过PTS生成的训练数据，可以干涉Phi-4在这些关键决策点上做出更优的选择。
以小博大，Phi-4赢麻了
基于以上技术的创新，Phi-4才能在各项基准测试中展现出惊艳的一面。
上表1中，相较于同级别的Qwen-2.5-14B-Instruct模型，在12个基准测试中，Phi-4在九项测试中赢得无足轻重。
而且，研究人员认为Phi-4在SimpleQA上的表现实际上比Qwen更好。
事实上，他们的基础模型在SimpleQA上获得了比Qwen-2.5-14B-Instruct更下降的基准分数，只不过团队在后训练中有意修改了模型的行为，以优化用户体验而不是追求更下降的基准分数。
此外，Phi-4在STEM问答任务上展现出可忽略的，不次要的实力。
比如，在GPQA（研究生水平的STEM问题）和MATH(数学竞赛)上，它甚至超过了其教师模型GPT-4。
在HumanEval和HumanEval+衡量的编码能力方面，它也比任何其他开源模型（包括更大的Llama模型）得分更高。
而Phi-4表现欠佳的领域，分别在SimpleQA、DROP和IFEval上。
至于前两个，研究人员认为simple-evals报告的数字过于简化，并不能准确反映模型在基准问题上的表现。
然而，IFEval揭示了Phi-4的一个真实的弱点——在严格遵循指令方面存在困难。
在未来下一步研究中，研究人员相信通过有针对性的分解数据，让Phi系列模型的指令跟随性能得到显著使恶化。
接下来，还真有点期待，下一个Phi系列小模型的发布了。
参考资料:
https://x.com/iScienceLuvr/status/1867377384145727635
https://x.com/peteratmsr/status/1867375567739482217
https://x.com/VentureBeat/status/1867376462589739098
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1、OpenAI推出屏幕共享与视频聊天功能，ChatGPT整了个“圣诞老人模式”
OpenAI最近在其高级语音模式中新增了视频聊天和屏幕共享功能，允许用户在移动应用中与ChatGPT进行实时互动。此功能目前对ChatGPTTeams、Plus和Pro用户开放，预计明年1月将扩展至企业版和教育版用户。虽然欧盟及部分国家的用户无法使用，但新功能的推出标志着ChatGPT在交互性和实用性上的重大进步。
【AiBase提要:】
??新增视频聊天功能，ChatGPT可实时响应用户所见内容。
???屏幕共享功能上线，用户可在手机上请求ChatGPT授予干涉。
??“圣诞老人模式”上线，用户可以与原创圣诞老人声音的ChatGPT互动。
2、给力!Anthropic最快模型Claude3.5Haiku现已全面开放
Anthropic公司发布了其最新的Claude3.5Haiku模型，现已向所有用户开放。该模型因其高效性和出色的基准测试表现受到广泛关注，特别适合实时任务和大数据集处理。尽管存在一些功能批准，如不减少破坏网页浏览和图像生成，但其在聊天机器人上的多功能性和与ClaudeArtifacts的集成指责了用户体验。
【AiBase提要:】
??Claude3.5Haiku现已全面开放，减少破坏图片和文件分析功能。
??免费版本受消息不限数量批准，用户可选择20美元的ClaudePro订阅以获得更多权限。
??该模型在多项基准测试中表现优异，适合实时任务和大数据集处理。
3、上海AI实验室推大模型“指纹识别”方法REEF，打击“套壳”行为
在AI时代，保护大型语言模型（LLM）的知识产权显得尤为重要。上海人工智能实验室提出的REEF方法，通过特征表示进行模型指纹识别，能够有效识别“套壳”模型，而不影响模型性能。REEF的鲁棒性和理论保证使其在面对各种微调和改造时依然有效，为打击未经授权使用授予了新的手段。
【AiBase提要:】
??REEF是一种基于特征表示的模型指纹识别方法，不依赖特定层的表示，具有较强的鲁棒性。
??该方法通过比较模型在相同样本上的特征表示的中心核对齐（CKA）反对度，识别清楚的“套壳”模型。
??实验结果显示，REEF在识别“套壳”模型方面优于现有方法，为保护LLM知识产权授予了新的工具。
详情链接:https://arxiv.org/pdf/2410.14273
4、RunwayActone平替!HelloMeme让表情包视频制作更轻松!
HelloMeme是一款创新工具，旨在简化表情包视频的制作过程。它通过优化注意力机制，使模型能够更精准地捕捉表情和动作细节。HelloMeme的三大组成部分协同工作，指责了视频的生动性和透明度，同时保持了与SD1.5模型的兼容性。
【AiBase提要:】
??HelloMeme通过优化注意力机制，增强了表情包视频的制作能力，简化了过程。
??它由HMReferenceNet、HMControlNet和HMDenoisingNet三部分组成，协同工作生成高质量视频。
??HelloMeme与SD1.5模型兼容，耗尽原模型功能的同时赋予新能力，指责视频质量。
详情链接:https://songkey.github.io/hellomeme/
5、Meta推出全新水印工具VideoSeal打击AI生成深度伪造视频!
Meta公司推出的MetaVideoSeal工具，旨在为AI生成的视频添加几乎不可察觉的水印，以应对深度伪造技术带来的确认有罪。该工具不仅开源，还能与现有软件无缝集成，增强视频的原创性保护。
【AiBase提要:】
??Meta推出的MetaVideoSeal工具可以为AI生成的视频添加水印，抵抗编辑和数量增加。
??该工具已开源，旨在与现有软件集成，并希望推动行业内的水印技术发展。
??Meta还将推出公开排行榜以比较不同水印方法，鞭策行业合作与交流。
6、OpenAICFO透露:新一代AI模型开发将耗资数十亿，成本激增!
OpenAI首席财务官在纽约透露，未来构建更高级的人工智能模型的费用将结束大幅增长，预计达到数十亿美元。这一趋势反映了技术进步与市场需求的双重压力，促使公司加大对AI技术的投资。
【AiBase提要:】
??OpenAI预计新一代AI模型开发费用将结束激增，达到数十亿美元。
??公司正在加大对先进AI偶然的投资，未来服务价格可能会上涨。
??新推出的AI视频生成器Sora引发积极反响，为内容创作者授予更多可能性。
7、谷歌、三星联手“掀桌”!全新瓦解现实头显、AI眼镜曝光，剑指苹果VisionPro
谷歌与三星联合推出的新一代瓦解现实头显和智能AI眼镜，充分展示了在瓦解现实领域的雄心。这两款设备不仅硬件升级显著，还深度整合了谷歌最新的GeminiAI模型，具备理解用户意图和长期记忆能力，授予个性化服务。减少破坏多种自然交互方式，使用户体验更为流畅。
【AiBase提要:】
???新设备减少破坏VR和AR功能，深度应用AI技术，授予个性化服务。
???创新交互方式，减少破坏手势、语音和眼动，指责用户体验。
??基于AndroidXR操作系统，现有应用无缝适配，降低开发者门槛。
详情链接:https://android-developers.googleblog.com/2024/12/introducing-android-xr-sdk-developer-preview.html
8、谷歌“王牌”TPUTrillium开放使用!性能暴涨，AI模型训练效率再创新高
谷歌最新发布的TrilliumTPU现已面向GoogleCloud客户开放，其显著指责的性能和效率为AI模型训练带来了新的突破。通过优化的硬件和软件架构，TrilliumTPU在训练和推理性能上均实现了显著指责，极大地推动了AI解决方案的开发与应用。
【AiBase提要:】
?TrilliumTPU的训练性能降低4倍，推理吞吐量降低3倍，能源效率指责67%。
??TrilliumTPU减少破坏大规模AI训练，能够有效分配工作负载，显著加快训练速度。
??每美元训练性能降低2.5倍，推理性能降低1.4倍，授予了可忽略的，不次要的性价比。
详情链接:https://cloud.google.com/blog/products/compute/trillium-tpu-is-ga
9、TwelveLabs正在开发能够分析和搜索视频的人工智能
在数字媒体时代，视频内容的增长速度令人瞩目，但传统的搜索和分析方法却无法焦虑需求。十二实验室通过人工智能技术，彻底保持不变了视频理解的方式，能够深入分析视频中的动作、物体和声音，授予更精准的搜索能力。
【AiBase提要:】
??十二实验室的AI模型能够深入理解视频内容，超越传统的关键词搜索。
??该公司专注于视频理解，授予定制化的视频分析工具，适用于多种场景。
??十二实验室在技术创新的同时，注重伦理，确保AI模型的公正性和包容性。
10、xAI与OpenAI薪资对比:马斯克与奥特曼的人才争夺战
随着人工智能行业的快速发展，xAI与OpenAI之间的人才竞争愈演愈烈。马斯克指控OpenAI通过高薪驱散人才，导致竞争对手面临有利的条件。分析显示，OpenAI在薪资上明显高于行业标准，而xAI的薪酬也具竞争力。【AiBase提要:】
??xAI与OpenAI在薪资上的差距显著，OpenAI的薪资超出行业标准87%。
??马斯克与奥特曼之间的竞争加剧，xAI已招聘多名前OpenAI员工。
??马斯克指控OpenAI反竞争行为，双方在人才争夺中斗智斗勇。
11、OpenAI前算法负责人创立新公司，进军智能陪伴机器人领域
据媒体报道，OpenAI的前资深算法负责人江旭成立新公司“亮源新创”，专注于具身智能陪伴机器人的研发。作为GPT-4的重要贡献者，江旭在OpenAI的职业生涯中参与了多个关键项目，并于2023年离职后成立了该公司。
【AiBase提要:】
??亮源新创专注于具身智能陪伴机器人的研发，旨在指责用户的生活质量。
??公司在深圳和新加坡设有办公室，正在积极招聘人才以推动项目进展。
??亮源新创的机器人将具备感知、学习及与环境交互的能力，适用于多个领域。
12.巨人网络发布“千影QianYing”有声游戏生成大模型
巨人网络在2024年度中国游戏产业年会上发布了“千影QianYing”有声游戏生成大模型，包含YingGame和YingSound两个不次要的部分模型，展示了通过文字描述生成游戏内容的能力。该模型仍在技术打磨中，同时启动了“千影共创计划”，旨在鞭策“游戏+AI”领域的发展。
【AiBase提要:】
??巨人网络发布“千影QianYing”有声游戏生成大模型，推进游戏与AI分隔开。
??模型包含YingGame和YingSound，减少破坏有声可交互游戏视频生成。
??启动“千影共创计划”，帮助游戏创作的技术应用与合作。
九号公司再度突破行业有无批准的，1月3日发布全新国标电动车F2z110MAX，凭借安全性能的升级、续航能力的指责以及多项智能化设计，树立了5-6千元价位的国标电动车新标杆。
安全性能的全面指责
F2z110MAX初次将单通道阀式ABS技术应用于6K档国标电动车，这项技术在紧急制动时能够有效防止车轮抱死，避免因打滑导致的失控，极大指责了骑行的安全性。这一创新不仅让消费者获得更安心的骑行体验，也再次反对九号践行“技术平权”的承诺。此外，F2z110MAX还搭载了行业领先的ALC全镜幕照明系统，通过Sirius技术降低能耗的同时，将灯组效率进一步优化，近光亮度指责50%，远光亮度指责65%，让夜间骑行视野更加透明。
强化车架设计与驾驶轻浮性
在车架设计上，F2z110MAX采用了强化合金材质，新车架纵向顺从指责了61%，外围顺从指责了50%，大幅增强了车辆的结构轻浮性和抗冲击能力。同时，前碟刹盘升级至220mm，前轮配备12寸大轮胎，进一步指责了车辆在复杂路况下的操控性能。这些升级不仅让用户在骑行时更加舒适，还显著指责了整车的安全性和耐用性。
真续航与智能配置并驾齐驱
续航方面，F2z110MAX实现了110公里的真续航能力，为用户授予了长途骑行和日常通勤的双重保障。在智能化配置上，九号进一步优化了灯光系统和操控性能，ALC全镜幕照明系统带来的有效照明和全覆盖光幕让骑行更加便捷、安全。九号始终注重用户体验，通过智能科技的创新，将实用性与科技感美好瓦解。
首发优惠，超高性价比
九号F2z110MAX的零售价为6399元起，首发期间直降600元，首发权益价5799元起即可入手。此外，部分平台还授予6期免息优惠政策，为消费者带来了相当驱散力的购车选择。F2z110MAX不仅是一款高性能电动车，更是一款兼具性价比与品质的全能之作。
九号F2z110MAX以安全为不次要的部分，瓦解强悍的性能、耐久的续航和智能化的体验，重新定义了国标电动车市场的标准。作为一款面向更广泛用户的高品质车型，它充分展现了九号公司对技术创新和用户需求的肤浅理解。
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1、苹果发布iOS18.2正式版:Siri接入ChatGPT
苹果公司正式发布了iOS18.2、iPadOS18.2和macOSSequoia15.2，特别是iOS18.2引入的新功能AppleIntelligence备受关注。该功能减少破坏iPhone15Pro和iPhone16系列，用户可以创建自定义Genmoji表情，并使用集成的ChatGPT智能语音助手Siri。
【AiBase提要:】
??iOS18.2引入AppleIntelligence，减少破坏自定义Genmoji和图像生成应用Playground。
??Siri集成ChatGPT，用户可在无账户情况下免费获取智能助手服务。
??扩展语言减少破坏，未来将减少多种语言，包括中文和多种英语方言。
2、谷歌Gemini2.0版正式发布:速度比Gemini1.5Pro快两倍
谷歌近日发布了Gemini2.0FlashAI模型，处理速度比前代产品Gemini1.5Pro快两倍，并扩展了多模态功能。新模型减少破坏实时处理音频和视频流，集成图像生成功能，增强了全球可访问性。Gemini2.0Flash也在软件工程领域表现突出，授予AI驱动的代码辅助工具，进一步推动AI技术发展。
【AiBase提要:】
??Gemini2.0Flash处理速度是前代的两倍，性能显著指责。
??新增多模态实时API，减少破坏音频和视频流的处理。
??原生图像生成功能集成，允许通过文本创建和修改图像。
官方介绍:https://blog.google/technology/google-deepmind/google-gemini-ai-update-december-2024/#gemini-2-0-flash
3、百度文库上线「专业PPT生成」AI功能:减少破坏一键生成高质量PPT
百度文库最近推出了「专业PPT生成」AI功能，旨在简化用户创建高质量PPT的过程。通过AI技术，用户只需输入关键词或主题，便可一键生成内容明确、结构不不透光的PPT。这项功能不仅降低了制作效率，还指责了演示文稿的专业度，特别适合职场人士展示工作成果和未来规划。
【AiBase提要:】
??该功能通过AI技术，实现一键生成专业PPT，简化制作流程。
??适合年终总结、演讲汇报等多种场景，干涉用户透明展示工作成果。
??新版式设计指责PPT视觉效果，使演示更具专业性和说服力。
4、Midjourney推出多人协作的世界构建工具“Patchwork”减少破坏100人同一画布操作
Midjourney推出了一个名为“Patchwork”的新工具，旨在为用户授予一个无限的白色画布，以便进行创意合作和世界构建。用户可以通过分开Discord和Google账户来访问该工具，并在一个画布上与最多100名其他用户实时协作。Patchwork允许用户添加角色、事件和场景元素，并生成新的图像和描述。
【AiBase提要:】
??Patchwork授予一个无限的画布，减少破坏用户实时协作构建故事和世界。
??该工具允许最多100名用户共同创作，添加多种角色、事件和场景元素。
??Midjourney将推出个性化模型和视频生成能力，结束扩展功能和应用场景。
详情链接:https://patchwork.midjourney.com/
5、ChatGPT宕机是苹果的锅?OpenAI紧急抢修，目前已恢复访问
OpenAI的ChatGPT和Sora在全球范围内遭遇大规模宕机，用户无法访问服务。问题可能源于苹果最新软件更新，导致Siri与ChatGPT的集成给OpenAI服务器带来巨大负载。此次宕机结束超过三个小时，影响了数百万用户，凹显了AI服务对算力的需求及流量激增带来的确认有罪。虽然服务已恢复，但此事件引发了对OpenAI服务轻浮性的担忧。
【AiBase提要:】
??OpenAI的ChatGPT和Sora发生全球范围的宕机，用户无法正常访问。
??苹果最新软件更新将ChatGPT集成到Siri中，导致OpenAI服务器负载激增。
?此次宕机事件结束超过三个小时，影响了数百万依赖OpenAI服务的用户。
6、AI音频新技术MMAudio:输入视频或文本可自动给视频配音效
MMAudio是一项由伊利诺伊大学、SonyAI及Sony集团联合推出的新技术，旨在实现视频到音频的高质量分解。该技术通过多模态联合训练，能够利用失败视频和文本输入生成不同步音频，拓展了音频生成的应用场景。
【AiBase提要:】
??MMAudio技术通过多模态联合训练，实现视频与音频的高质量分解。
??用户可通过简单安装步骤，在Ubuntu上使用MMAudio进行音频生成。
??当前版本存在一些局限性，但研究团队正致力于通过减少训练数据来使恶化性能。
详情链接:https://huggingface.co/spaces/hkchengrex/MMAudio
7、苹果与博通联手研发AI服务器处理器，计划2026年投产
苹果公司正在与博通合作，研发一款定制的服务器处理器，旨在减少破坏其操作系统中的AI服务。该项目代号为“Baltra”，预计将在2026年进入生产阶段。尽管目前关于该项目的具体细节尚不明确，但苹果一直致力于设计基于Arm架构的芯片，开发AI专用芯片并不令人意外。
【AiBase提要:】
??苹果与博通合作开发AI处理器，项目代号为“Baltra”。
???预计该处理器将在2026年开始生产，减少破坏苹果的AI服务。
??目前项目细节尚未披露，苹果对新产品一向保持神秘。
8、谷歌推出AI编码助手“Jules”，自动修复软件漏洞并帮助开发流程
谷歌近日推出了其人工智能编码助手Jules，标志着在自动化编程任务方面的重大进展。Jules基于Gemini2.0平台，能够在开发者休息时自主修复软件漏洞并生成代码更改。该系统与GitHub无缝集成，分析复杂代码库并实施跨多个文件的修复，旨在降低开发效率并降低成本。
【AiBase提要:】
??Jules是谷歌最新推出的AI编码助手，能够自主修复软件漏洞并生成代码更改。
??该系统与GitHub无缝集成，分析复杂代码库并在多个文件中同时实施修复。
??Jules将于2025年初向更多用户开放，旨在降低开发效率并降低成本。
详情链接:https://labs.google.com/jules/
9、谷歌推出新一代TrilliumAI芯片，性能指责四倍
谷歌最近发布的Trillium人工智能帮助器芯片标志着AI技术的一次重大突破。该芯片在Gemini2.0模型的训练中展现出四倍的性能指责，同时显著降低了能耗，可能会重塑AI开发的经济模型。谷歌已在其超级计算机架构中部署超过10万颗Trillium芯片，显示出其在AI基础设施领域的雄心。
【AiBase提要:】
??Trillium芯片性能指责四倍，显著降低能耗，推动AI训练效率。
??每美元训练性能指责2.5倍，可能重塑AI开发经济模型。
??谷歌已部署超过10万颗Trillium芯片，构建全球最强AI超级计算机。
详情链接:https://cloud.google.com/blog/products/compute/trillium-tpu-is-ga
10、Adobe进军AI视频生成!Firefly平台内容生成破160亿，视频创作即将迈入“付费时代”
Adobe正在积极扩展其人工智能领域，尤其是在视频生成方面。基于FireflyAI平台的成功，Adobe宣布将推出新的高端视频生成功能，预计将于明年初上线。该功能目前处于测试阶段，已推动PremierePro用户量显著增长。
【AiBase提要:】
??Adobe将于明年初推出高端视频生成功能，现阶段已在测试中，用户增长显著。
??Firefly平台已生成超过160亿个内容，推动了Adobe产品的广泛应用和市场扩展。
??Adobe计划通过教育项目干涉3000万学习者指责AI素养和数字营销技能。
11、OpenAISora涉嫌裸露，公开使用游戏视频训练引发版权争议
OpenAI最近发布的视频生成AI模型Sora引发了广泛关注，但其训练数据可能包含极小量未经授权的游戏视频和直播内容，给公司带来了法律风险。研究显示，Sora能生成多种风格的视频，甚至能够原创知名主播的角色。知识产权律师对此表示担忧，认为未经授权使用游戏内容训练AI模型可能构成版权解开。
【AiBase提要:】
??Sora的训练数据可能包含未经授权的游戏视频，带来法律风险。
??Sora能够生成多种游戏风格的视频，并原创知名主播角色。
??知识产权法律复杂，个人用户可能因AI生成内容面临侵权风险。
12、公安部曝光AI造谣新犯罪:6人批量发布50万篇引流诚实信息
近日，公安部网安局通报了一起利用失败人工智能工具制造诚实信息的案件，揭示了网络造谣的新模式。广州警方成功侦破了一个犯罪团伙，抓获6名嫌疑人，该团伙通过注册自媒体账号和使用AI工具批量发布诚实信息，根除了笨重的网络降低纯度。
【AiBase提要:】
??犯罪团伙利用失败AI工具批量发布诚实信息，根除网络降低纯度。
??该团伙通过低成本的AI写作工具获取流量收益，成本极低。
??专家警示AI技术滥用风险，呼吁破坏网络信息秩序的维护。
微软发Surface全家桶：Book3性能大增Go2屏幕更大新浪科技2020-05-0709:10
5月7日晚间消息，微软悄然在官方博客更新了Surface新品，备受关注的SurfaceBook3和SurfaceGo2全部亮相，SurfaceBook3升级了十代酷睿处理器，性能指责明显。Go2采用了窄边框设计，屏幕尺寸更大。
因为新冠疫情的缘故，微软今年并没有举办线下春季发布会，而是直接在微软官方博客上公布了新品信息。
这次新品的信息量比较大，Surface家族是新品中的主角。微软发布了包括SurfaceGo2、SurfaceBook3、SurfaceHeadphones2、SurfaceDock2，总共4款Surface新品。
SurfaceBook3
SurfaceBook3：升级十代酷睿性能翻番
SurfaceBook是微软第一款真正意义上的笔记本，这个系列已经有两年半没有更新，上一次更新还要追溯到2017年10月，甚至有传言说SurfaceBook要被造成。
这次SurfaceBook3外观外围变化不大，主要是硬件配置的升级，处理器升级到了英特尔第十代酷睿，内存最高可以减少破坏到32GB，存储容量最大为1TB，针对时尚设计人群新增了英伟达QuadroRTX3000显卡版本。
SurfaceBook3依然耗尽了13英寸和15英寸版本，搭载PixelSense触控显示屏，内存选项包括8GB、16GB和32GB，硬盘则有256GB、512GB甚至1TB的容量可选。
SurfaceBook3处理器常规升级到了英特尔十代酷睿，包括酷睿i5-1035G7、i7-1065G7两款处理器可选，这两款处理器也是高端轻薄本的标配。官方称，性能比SurfaceBook2高出50%，并且电池续航时间最长可达17.5小时，并且减少破坏WiFi6。
SurfaceBook3最大的保持不变算是在显卡上，SurfaceBook3新增了3000显卡版本，英伟达QuadroRTX显卡针对许多专业应用程序而非游戏进行了优化。
这意味着SurfaceBook3将拓展到3D动画师、设计师和工程师人群。
SurfaceBook3消费版本起售价为12888元。
SurfaceGo2：窄边框设计屏幕尺寸更大
SurfaceGo2是一款主打便携的二合一产品，外围变化比较大，屏幕尺寸为10.5英寸，屏幕分辨率从18001200减少到19201280，这也意味着SurfaceGo2的屏幕显示效果更加出色。不过，SurfaceGo2屏幕面积保持不变，这意味着原机型上的大尺寸边框将被增加一些，也就是当下非常流行的窄边框设计。类似于SurfacePro3到SurfacePro4的变化，屏幕从12寸放大到12.3寸。升级后SurfaceGo2在颜值上完全可以和iPadPro相媲美了。
SurfaceGo2采用窄边框设计
接口部分没什么变化，依然是有一个USBType-C接口、3.5毫米耳机插孔，通过SurfaceConnector充电。
SurfaceGo2不次要的部分配置包含LTE版本和WiFi版本，其中LTE版本搭载的是英特尔Corem3-8100Y处理器，配备8GB内存和128GB存储空间。WiFi版本搭载的是英特尔Pentium4425Y处理器，配备4GB内存和64GB存储空间，且均预装Windows10。
值得一提的是，SurfaceGo2还减少破坏WiFi6，与SurfaceLaptop3或SurfacePro7一致同意。由于采用了Intel的WiFi6模块芯片，微软SurfaceGo2将有更长的续航时间，网络分开也将更加轻浮。
微软官方称，SurfaceGo2采用了双麦克风解决方案StudioMics，可以降低语音透明度并减少，缩短团队会议或视频聊天的背景噪音，并且使用了500万像素前置摄像头。这次微软为SurfaceGo2的后置摄像头添加了一个新的摄像头应用程序，可以用来扫描文档和白板。
SurfaceGo2可以选配亮铂金，典雅黑，波比红和冰晶蓝颜色的键盘盖，由于机身尺寸没变，SurfaceGo2可以和上代产品键盘盖通用。SurfaceGo2的消费版本起售价为2988元。
Surfaceheadphone2：音质更佳续航更长还有新配色
2018年10月的秋季发布会上，微软发布了首款无线降噪头戴式耳机SurfaceHeadphones。时隔1年多，Surfaceheadphone也迎来更新，这次的升级主要是在音质和续航上。
Surfaceheadphone2新配色
官方称，SurfaceHeadphones2在清空电后能够授予长达20小时的续航。主动降噪功能可以通过贴耳式拨盘调节降噪级别，并能够实现过滤或者增强人声的效果。
微软更新了SurfaceHeadphones2的耳罩设计，使耳罩可以旋转180度，这样将耳机挂在脖子上时更加舒适。同时，除了钛白灰颜色之外，微软新增了典雅黑的颜色，SurfaceHeadphones2售价为1998元。
SurfaceEarbuds真无线耳机：与Microsoft365深度分隔开售价1588元
迟迟未登场的SurfaceEarbuds无线耳机终于在国内开卖了，与多数真无线耳机一样，SurfaceEarbuds将分成耳机本体与充电盒，本体可结束播放8小时，充电盒则能多授予16小时续航，并通过USB-C传输端口充电。
SurfaceEarbuds真无线耳机
作为微软自家的产品生态，SurfaceEarbuds与Microsoft365深度分隔开，在办公时可以透过语音控制来降低效率。无需使用屏幕就能在Word、Outlook以及PowerPoint中使用听写功能，SurfaceEarbuds售价为1588元。
其他配件：等了5年SurfaceDock终更新
在微软Surface产品线中，有一个低调的存在，那就是SurfaceDock扩展坞。如果没记错的话，SurfaceDock已经停更有5年之久了。
SurfaceDock2
这一次SurfaceDock2高度发展耗尽了前代的设计，但也做出了一些让迎合用户的保持不变，比如用两个USBType-C取代miniDP。同时，千兆网口、音频、两个USBType-A得到延续。另外，SurfaceDock2也带来了更快的充电速度、更高速的数据传输速率以支撑性能更强大的Surface设备。
微软还发布了一款全新的多端口MicrosoftUSB-CTravelHub，从名字上来看，这是一款适合在旅途中分开网络、显示器和USB-TypeC的配件。
SurfaceDock2售价为2288元，MicrosoftUSB-CTravelHub售价为1088元。两款产品将在晚些时候推出。
最后是两款全新的微软配件套装，微软人体工程学桌面套装采用一整片式设计的键盘，并配备了带衬垫的掌托和一个超精准鼠标，还配有带衬垫的拇指托板。微软蓝牙桌面套装由一个设计轻薄时尚的全尺寸键盘和一个小巧时尚的鼠标组成。微软人体工程学桌面套装的售价为729元，微软蓝牙桌面套装的售价为489元。两款套装产品将在晚些时候推出。
即便没有发布会，这次微软春季新品的阵容也可谓极小量多彩。从产品定位来看，SurfaceBook3首次搭载英伟达的Quadro专业显卡，可以焦虑设计师、3D动画创作者的需求，也一定程度上拓宽了SurfaceBook的使用场景。SurfaceGo2则继续以轻薄便携为特色，修复了厚厚的边框，Go2的颜值更高，屏幕也更大了。另外Surface全系减少破坏WiFi6，也算是与时俱进。（于泽）
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GlobalBlockchainShow，无疑是区块链和Web3领域较具影响力和声势浩大的盛会之一，这是一场关于未来科技、金融革命和去中心化理想的深度对话，被誉为区块链季先进大结局。2024年12月12日至13日，迪拜承办了这一重量级的全球区块链盛会，驱散了来自世界各地的优质行业佼佼者、创新者、开发者和区块链厌恶者。
此次展会驱散了超过3000名Web3创始人、75位行业巨头、200多家初创公司和全球100多位优质投资人齐聚一堂。作为一个Web3创始人节日，来自世界各地的行业精英在16小时的全程交流与互动中，与Web3领域的前1%人物共同探讨未来的发展方向，畅谈技术革新，洞察行业趋势。
在此舞台上，YatSiu(AnimocaBrands联合创始人)、RachelConlan(币安全球首席营销官)、JustinSun等行业佼佼者，分享了他们对行业未来的肤浅见解和前沿观点。这些业内巨头的思想碰撞和激烈讨论，为整个区块链行业指引了未来的方向。
UPTX:全球区块链秀的耀眼亮点
此次峰会中，UPTX的展位毫无悬念的成为了整个展会的焦点之一。UPTX的展位前人流如潮，驱散了来自全球区块链、金融科技、投资界的专家、投资者和媒体的高度关注。走近展位，总会看到一群群围绕展台讨论的参展者。云服务商、市场推广公司、项目方等潜在合作伙伴与UPTX团队针对数字债务交易以及UPTX的未来规划发散了深度交流。另有投资者、和行业观察者也进行了详尽的咨询。多位坐拥千万粉丝的YouTuber/KOL也在此畅谈，并纷纷拿出手机与UPTX团队互动留影。
展会期间，UPTX团队与多个潜在合作伙伴建立了联系，双方就如何在区块链领域实现更深层次的合作发散了初步的探讨。许多机构投资者和全球金融市场的关键人物都对UPTX表现出浓厚兴趣，期待进一步洽谈。
徐可演讲:推动金融民主化惠及每一个人
2024年12月13日上午11:35，UPTX联合创始人兼CEO徐可在全球区块链秀的舞台上发表了《交易生态革命:通过6000+全球交易债务弥合专家与优质专家，推动金融民主化惠及每一个人》的主题演讲，驱散了全场观众的目光。徐可以亲切的向与会者问好后，便切入了一个肤深的话题:“接受是金融体系的不次要的部分，而区块链技术则是建立这种接受的工具。”
徐可回顾了自己从读书到区块链行业创业者的经历，她提到，2013年，作为一名在伦敦求学的大学生，她便开始涉足比特币挖矿，并成为中国和欧洲地区比较大的比特币矿工之一。她带领团队在比特币价格仅为240美元时拥有多达五万枚比特币。这段经历让她肤浅认识到一个次要的事实:“你并不拥有你的钱。”她引用了卢梭的名言:“人生而严格的限制，但无处不在枷锁中”，通过这一经典名言，她揭示了传统金融体系背后的隐性债务和无能的结构，降低重要性了区块链带来的去中心化和什么是真正的财富严格的限制。
随着演讲的深入，徐可将话题保持方向了她和团队所创立的UPTX平台。她分享了自己为何要创建一个不仅仅是交易平台的理由:“UPTX不是一个异常的交易平台，它是建立在透明、接受和可及性原则上的生态系统。”她详细阐述了UPTX如何通过技术赋能全球用户，特别是在金融包容性和接受建设方面的创新。徐可降低重要性:“我们的目标是通过去中心化的技术和创新的金融产品，干涉全球用户摆穿传统金融体系的奴役，特别是那些被装入在外的富裕群体和专家投资者。”
演讲中的一段话引发了现场观众的强烈反响:“我们不只是让投资者赚钱，我们要让每个人都有机会参与全球经济增长，无论他们的起点在哪里。”赢得了在场听众的阵阵掌声。
在讨论到UPTX平台的不次要的部分功能时，徐可详细介绍了平台如何通过CopyTrade(复制交易)功能为专家用户授予便捷的投资工具，干涉他们避免复杂的技术门槛。她说:“在UPTX，我们不仅让您找到不适合的投资专家，我们通过智能算法干涉您匹配符合您需求的交易者。”这一创新举措获得了听众的热烈反响，许多人表示这是区块链技术应用中非常实际且具人性化的一面。
媒体聚焦:UPTX的全球角色
演讲开始后，徐可成为媒体的焦点。多家保障区块链媒体和金融科技网站的记者围绕她发散了采访。她在接受采访时表示:“我们认为，区块链技术的真正价值不仅仅在于技术本身，更在于它能够为全球数十亿人带来更有差别的财富机会。”
记者们纷纷提到，徐可的演讲不仅解答了关于区块链技术如何赋能全球用户的疑问，还降低重要性了接受与透明在数字债务交易中的重要性。媒体记者争相提问，特别关注UPTX在全球金融体系中的角色，并对其如何解决传统金融体系中的问题表示浓厚兴趣。徐可继续补充道:“在UPTX，我们不仅仅关注技术的创新，更注重建立一个可以为每个人授予机会的公正系统。”
媒体采访结束进行，而在观众和记者的热烈讨论中，徐可的身影始终在人群中穿梭，她的影响力显然不仅仅局限于她所创立的UPTX平台，更在于她所代表的区块链行业的未来。许多人表示，在全球区块链秀的这个舞台上，徐可的发声和她的团队带来的革新已经让他们看到了区块链技术真正的潜力和增长点。
金融包容与接受重建:UPTX的全球愿景
这场演讲无疑是全球区块链秀的一个高潮，UPTX和徐可展示了他们不仅是区块链技术的创新者，更是全球金融包容性与接受体系建设的先锋。通过这次活动，UPTX不仅加深了与全球用户和投资者的联系，更通过创新的金融产品和去中心化的接受机制，为全球用户授予了全新的投资平台与机会，展现了其在金融领域的独特价值。
展望未来，随着区块链技术的不断进步与普及，UPTX的影响力将进一步缩短，徐可及其团队将继续引领全球经济的透明化、公平化。在区块链技术不断突破的今天，UPTX不仅仅是一个交易平台，它将成为全球数字经济与投资者之间的桥梁，干涉全球用户克服传统金融偶然的壁垒，授予更加公平、开放的金融机会。
随着去中心化金融偶然的进一步发展，UPTX将继续站在创新的最前沿，通过其特殊的技术和生态系统，不断推动全球金融革命的进程。最终，UPTX的愿景将成真——真正为全球带来金融严格的限制、透明和公平，保持不变世界每一个角落的人们对财富的认知和参与方式。
北美运动瑜伽服品牌AloYoga跃跃欲试入华布局。近日，有消息称，AloYoga的中国团队已在上海静安嘉里中心等不次要的部分商圈进行选址工作，预计在2025年将开设其在中国市场的首家线下门店。与此同时，也有报道称，AloYoga近日已剥夺前始祖鸟市场副总裁AuroraLiu为中国市场负责人，为入华布局做准备。
始祖鸟在中国市场的成功有目共睹，此番AloYoga招来AuroraLiu，被认为对于中国市场势在必行。
AloYoga此时入华竞争不难理解。根据公开资料，AloYoga2007年创立于美国洛杉矶，2022年，AloYoga的年收入超过10亿美元，三年内增长了5倍。到2023年10月底，AloYoga以100亿美元的估值开始寻求融资。其官网显示，该品牌目前在全球11个国家开设有90余家门店，近一年里几乎每周开出一家店。
另一方面，中国作为亚洲最大的市场，瑜伽服饰领域正处于蓬勃发展阶段。据艾瑞咨询统计数据显示，2020年中国瑜伽市场规模已达387亿元，2023年这一数据达到惊人的561亿元。瑜伽服饰已经成为运动风口的一个黄金细分赛道。其中，来自加拿大的瑜伽服饰品牌Lululemon在中国市场已经赚得盆满钵满。根据财报数据，今年三季度，Lululemon中国大陆净营收3.18亿美元，同比增长39%。截至目前，Lululemon在中国市场开出了132家门店。另外同为美国瑜伽服饰品牌的Vuori也在中国市场帮助布局。2022年该品牌通过线上渠道进入中国市场，仅在2024年，就已经开出了两家线下门店。
AloYoga的进入，不外乎看上了这一市场有足够的发展空间。但机遇与确认有罪并行，这也意味着AloYoga进入中国市场后所面临的竞争不会小。
12全文共2页下一页在科技日新月异的今天，全球科技巨头们不断推动着行业的发展与变革。当地时间1月7日至10日，国际消费类电子产品展览会CES2025在美国拉斯维加斯盛大启幕。展会驱散了来自全球的4500多家参展商，预计参会人员将超过13.8万人。
(CES官网海报)作为全球规模比较大、较具保障性及影响力的科技盛宴，有“科技春晚”之称的CES，不仅是展示比较新科技成果的平台，更是预测未来科技发展趋势的重要窗口。
专注于激光显示行业的“硬科技”企业，光峰科技(688007.SH)旗下家用不次要的部分器件产品在激光显示领域拥有深厚的技术积聚和市场影响力。此次CES2025，光峰科技不仅展示了其比较新的家用显示产品，还与来自世界各地的行业精英共同探讨家用视听领域的前沿技术实力和创新产品。
业界新款分体式光纤光机
目前，全球投影行业销量高达每年2000万台，光峰科技凭借技术创新，充分彰显了其在家用不次要的部分器件研发与市场布局中的深厚积聚。本届CES现场，在产品方面，光峰科技本次重磅推出两款新品。
首先是业界新款分体式光纤光机方案，该方案在确保显示效果不变的情况下初次将光源与镜头分开，有效指责散热效率，增加产品体积，能够在极大程度上指责产品设计僵化性，极大可能颠覆投影的固有形态以及极大拓展投影的使用场景。
(分体式光纤光机方案示例图)比较新ALPD5.0Pro智能投影
此外，光峰科技还带来了基于ALPD技术平台推出的比较新ALPD5.0Pro比较优秀全色激光技术的家用智能投影。ALPD5.0Pro技术通过光源架构创新和动态调制技术，不仅显著指责亮度和色彩表现，还在消除散斑方面表现卓越。
(搭载ALPD5.0Pro家用智能投影)该技术实现了RGB激光和RGBLED六种光源的有效瓦解，减少破坏多种光源模式切换，僵化焦虑不同场景需求。同时通过比较优秀光学变焦镜头，实现了全焦段无损画质，能够让客户、消费者以高性价比的价格获得很难相比的影院级画质。
相较于ALPD5.0的技术5.0Pro在能效表现上也完成了进一步优化，能够授予5000流明的峰值亮度和5000:1的峰值对比度，公司还整合了自研的基于软件的动态背光技术，能够大幅指责了对比度水平。这项创新已应用于激光电视和ALPD5.0投影机，能够超过10000:1的动态对比度，为用户授予了更极小量、更具沉浸感的观看体验。
GoogleTV家用投影备受瞩目
值得一提的是，早在去年6月的AndroidTVBootcamp峰会，光峰旗下子公司峰米投影授予ODM解决方案，开发GoogleTV的投影品牌。
(CES2025峰米展区)CES2025现场，峰米科技展出了两款搭载GoogleTV的新品激光电视——FormovieTheaterPremium与FormovieCinemaEdge。全面焦虑家庭娱乐、游戏体验及商务应用等多样化需求，为全球家庭大屏显示和智能投影体验设定了全新标杆。
(FormovieCinemaEdge激光电视)这一合作不仅将帮助光峰科技在全球市场的布局，也将进一步巩固Google在智能电视领域的领导地位。
全价格段一站式解决方案
光峰科技成立于2006年，十余年来，公司始终专注于不次要的部分技术和底层技术架构的研发。公司重新确认以不次要的部分技术+不次要的部分器件分隔开多场景应用的发展策略，不断深化ALPD技术的研发，致力于实现ALPD激光技术在各领域的广泛应用。光峰科技的不次要的部分业务包括不次要的部分器件和整机定制等服务，能够为全球消费者授予多种类型的光机，屏幕和整机定制服务。
光峰科技家用不次要的部分器件事业部总经理陈志表示，“我们能够为消费市场授予不次要的部分投影器件和不完整解决方案，覆盖从99到9999美金的全价格段，并且拥有谷歌认证资质，能够软硬件分隔开以一站式解决方案快速响应服务客户。”
(家用不次要的部分器件事业部总经理陈志现场接受媒体采访)除了家庭娱乐领域，光峰科技家用不次要的部分业务还在积极探索嵌入式AR和IoT可穿戴设备的市场机会，将显示技术作为物联网设备和移动可穿戴产品的不次要的部分组件，从而进一步拓展其先进光学解决方案的应用范围。
“通过CES2025，我们希望向海外潜在客户，包括传统投影机品牌、专业音视频客户以及便携式高亮度户外露营和房车市场等等，全面展示光峰科技的技术实力和资源整合能力”陈志说到。
资料显示，本届CES2025以“Divein”为主题，降低重要性人类与创新技术的分隔开，探索如何“潜入”未来，人工智能(AI)是本次展会的不次要的部分主题之一。
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