对此 9to5mac 称,虽然 Meta 密切关注 Vision Pro 并试图从中汲取经验以改进自家 Quest 头显并不令人意外,但令人惊讶的是,他们竟选择复制一个反响不佳、且苹果可能即将放弃的功能。
Vision Pro 的“EyeSight”功能会通过扫描用户面部,在外部显示屏上生成虚拟的眼睛图像。苹果在首次发布 Vision Pro 时曾大力宣传该功能,称其解决了 VR 头显的一大难题 —— 社交隔离。然而,该功能并未获得好评,许多人指出实际效果与苹果的宣传图片相差甚远,甚至有评论称该功能毫无意义。有消息称,苹果将在推出更便宜的 Apple Vision 机型时取消该功能。
据 Patently Apple 报道,Meta 的专利申请显示,他们似乎打算完全复制这一功能。该专利的正式名称为“沉浸式现实头显中的嵌入式传感器,可实现社交存在”。该专利还证实 Meta 正在考虑重新设计 Quest 头显来支持此功能。为了与苹果的 Eyesight 区分开来,Meta 指出,面部界面中的一些传感器可能包括健康传感器。
Meta公司重大决策:知名VR游戏工作室Ready at Dawn宣布关闭,行业反响强烈
科技巨头Meta近日宣布了一项震惊游戏界的决定,即日起停止运营其旗下的虚拟现实(VR)游戏开发工作室Ready at Dawn。
这家曾以《 Lone Echo》和《Echo VR》等作品闻名业界的工作室,如今不得不面对解散的命运,引发了游戏开发者与粉丝们的广泛讨论。
Meta方面表示,此次关闭工作室是公司整体战略调整的一部分,旨在更加集中资源于公司的核心项目与长期目标。
尽管如此,外界仍猜测此举或与Meta近期对元宇宙投资重点的变化有关,以及在经济不确定时期的成本控制考量。
Ready at Dawn团队的解散,不仅意味着多个项目的戛然而止,也让众多才华横溢的游戏开发者面临职业道路的重新选择。
同时,这一事件也为整个VR游戏开发领域敲响了警钟,促使同行审视自身的可持续发展战略与市场定位。
Meta专利新动向:挑战苹果Vision Pro,EyeSight技术或将再现
近日消息,Meta公司近期提交了一项专利申请,目标是在其虚拟现实头盔中实现类似苹果Vision Pro的“EyeSight”技术,此举意在提升其VR设备的交互性和用户体验。
对此 9to5mac 称,虽然 Meta 密切关注 Vision Pro 并试图从中汲取经验以改进自家 Quest 头显并不令人意外,但令人惊讶的是,他们竟选择复制一个反响不佳、且苹果可能即将放弃的功能。
Vision Pro 的“EyeSight”功能会通过扫描用户面部,在外部显示屏上生成虚拟的眼睛图像。苹果在首次发布 Vision Pro 时曾大力宣传该功能,称其解决了 VR 头显的一大难题 —— 社交隔离。然而,该功能并未获得好评,许多人指出实际效果与苹果的宣传图片相差甚远,甚至有评论称该功能毫无意义。有消息称,苹果将在推出更便宜的 Apple Vision 机型时取消该功能。
据 Patently Apple 报道,Meta 的专利申请显示,他们似乎打算完全复制这一功能。该专利的正式名称为“沉浸式现实头显中的嵌入式传感器,可实现社交存在”。该专利还证实 Meta 正在考虑重新设计 Quest 头显来支持此功能。为了与苹果的 Eyesight 区分开来,Meta 指出,面部界面中的一些传感器可能包括健康传感器。
由于专利法保护的是实施方法而非创意本身,因此企业可以复制创意,甚至为自己的实施方法申请专利。
Meta AI创新突破,MobileLLM紧凑型模型引领移动设备AI新时代
近日消息,Meta AI团队在优化人工智能技术的边界上迈出了重要一步,成功研发了MobileLLM——一种专为移动设备及低功耗环境量身定制的精简语言模型。该研究成果于本月早些时候,即2024年6月27日公之于众,它颠覆了业界关于高效AI模型必须具备庞大参数量的传统认知。
该研究团队由 Meta Reality Labs、PyTorch 和 Meta AI Research (FAIR) 的成员组成,专注于优化参数少于10亿的模型。这只是 GPT-4等模型的一小部分,据估计,GPT-4等模型的参数超过一万亿。
这些设计选择使得 MobileLLM 在常见基准测试任务上的表现比之前类似规模的模型高出2.7% 到4.3%。虽然这些个位数的改进似乎很小,但它们代表了竞争激烈的语言模型开发领域取得的重大进步。
值得注意的是,在某些 API 调用任务上,MobileLLM 的3.5亿参数版本表现出与更大的70亿参数 LLaMA-2模型相当的准确率。这表明,对于某些特定应用,更紧凑的模型可能会提供类似的功能,同时使用更少的计算资源。
MobileLLM 的开发与人们对更高效的 AI 模型日益增长的兴趣相吻合。随着超大型语言模型的进展出现放缓迹象,研究人员越来越多地探索更紧凑、更专业的设计的潜力。尽管名称中带有“LLM”,但对效率和设备部署的关注使 MobileLLM 与一些研究人员所说的小型语言模型 (SLM)属于同一类别。
虽然 MobileLLM 尚未向公众开放,但 Meta 已将预训练代码开源,允许其他研究人员在其工作的基础上继续研究。随着这项技术的发展,它可能会为个人设备带来更先进的 AI 功能,尽管时间表和具体功能仍不确定。
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