Nothing的第一家实体店周六开业 店内情况抢先看

Nothing的第一家实体店周六开业店内情况抢先看Nothing商店位于彼得街4号（Gosh！Comics和Supreme时装店旁边），将于12月10日星期六上午11:30正式开业，兑现这家总部设在伦敦的公司在圣诞节前开业的承诺。Nothing以前曾开设过快闪商店来销售其产品，但这是这家科技公司的第一家永久性商店。一个透明的、复古风格的电话亭里放着NothingPhone1Nothing公司首席执行官CarlPei在一份新闻稿中说："2022年对Nothing来说是具有里程碑意义的一年，我们推出了第一款智能手机Phone（1）和Ear（Stick），我们很高兴打开NothingStoreSoho的大门，让更多人亲身接触我们的产品。在伦敦Soho区的Nothing商店内拍摄的照片。装饰是白色和简约的，有透明的点缀。1/2墙面安装的翻转点显示器可以在右边看到，显示NothingStore位置的极简主义地图。该显示屏是可编程的，可以当场定制。这家785平方英尺的商店横跨两层楼，从车间的早期新闻图片可以看出，其装饰灵感来自Nothing产品的极简和透明美学。一个4000个翻转点的显示屏（就像那些在老火车站使用的）可以在内部墙上的图像中循环，而一个包含NothingPhone1的透明电话亭将被用作商店的官方服务热线。该商店将每周开放七天，前100名参观者将有机会购买100个限量版激光雕刻EarStick中的一个，此外还有独家品牌商品提供。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1334849.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1334849.htm

奔驰Vision One-Eleven概念车首发 致敬经典实验车

奔驰VisionOne-Eleven概念车首发致敬经典实验车这些原型车的研发目的是为了测试革命性的转子发动机和涡轮增压柴油发动机，同时也探索了玻璃纤维强化塑料车身外壳的可行性。梅赛德斯-奔驰VisionOne-Eleven概念车C 111实验车回到新车之上，其以前沿科技再现C111经典设计元素，展现现代与复古，以弓形车身作为主导设计元素，采用了古铜色调的深橙色涂装，以此向C111标志性的车漆颜色致敬。前脸两侧采用低矮的圆角矩形元素，对应C111雾灯的部分则采用充满科技感的3D像素风格显示屏，将C111经典的圆形雾灯设计进行了数字化的全新演绎，屏幕同时也具备与其他交通参与者沟通的功能。源自300SL和C111的鸥翼门上覆盖有像素风图案，轮毂造型灵感源自电机绕组，呼应VisionOne-Eleven概念车创新的高性能电驱系统。贯穿车身前后的哑光黑色裙板也采用了冲突美学风格的亮眼设计，左右两侧的刀锋式空气动力学组件，搭配穿孔设计的蓝色背光效果的灯带，营造出贴地飞行的俯冲之姿，车尾形状独特的扩散器上方，同样采用了带红色圆灯造型的像素风格显示屏，进而与车头首尾呼应。内饰方面，VisionOne-Eleven概念车首次以创新的“贵宾休息室”座舱设计，赛道模式下，酷似F1赛车的靠背直立的桶形座椅，如同赛车般嵌于地面，使内饰犹如一架极简的性能机器；休闲模式下，饰有银色闪光的菱形拼接的座椅氛围感出众，靠背可以后仰调节并融入车身。VisionOne-Eleven概念车还带来全新的人车交互体验，驾驶者面前，一条细长的像素风屏幕横贯座舱，用以显示车辆时速等核心信息，以复古数字风格赋予数字艺术品更多展示空间；方向盘旁的高分辨率触控屏，则展现对应现实的图像。动力方面，新车搭载奔驰旗下100%控股子公司——英国电机公司YASA开发的轴向磁通电机，相比目前99%的纯电车型中使用的径向磁通电机，轴向磁通电机重量更轻、结构更紧凑、扭矩密度更高，从而拥有更强劲的动力表现。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1365715.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1365715.htm

ChatGPT 的新面孔是一个黑洞

ChatGPT的新面孔是一个黑洞为此，新界面是一个点、一个洞或一个圆，无论你如何看待它。从某种意义上说，这是一个积极而果断的改变，是向苹果曾经奉行的极简主义致敬。当ChatGPT说话时，黑点会变成风格化的波形，就像用户说话时提示区会变成波形一样。这巧妙地强化了对话和协作的概念，掩盖了其中的机器。明智的是，他们没有让圆点变成一只巨大的眼睛，在你使用其视频分析功能时监视你，相反，它显示的是它所"看到"的实时画面。从另一个意义上说，你可能并不孤单，矩形中的圆形让你想起了什么：显然，OpenAI并不是第一个在人工智能领域采用这种图案的公司。苹果的Siri和Meta的同名AI早已采用了圆形设计。所以，我们还是不要对它过分解读了。但在这里，鲜明的几何美学被发挥到了极致，不管你喜不喜欢，这些形状的组合都会让人联想到斯坦利-库布里克（StanleyKubrick）和阿瑟-克拉克（ArtherC.Clarke）先知先觉的人工智能。(当ChatGPT可以读唇语的时候，我们就会知道我们已经身处其中了）。我们也可以把"点"想象成媒体和知识的积木孔：世界上所有的图像和文本都被压缩成一个超密集的球，任何有关其训练数据的信息都无法从中逃脱（法庭文件除外）。撇开玩笑和过度分析不谈，考虑到糖果色的替代品似乎既想让人眼花缭乱，又想让人感到舒适，选择单色可能是一个明智的决定。黑点既中性又通用--添加新的功能和图标来显示其活动非常简单，而且很容易识别。除了"张开的黑嘴"这一不可避免的邪恶含义外，这也是一个很好的品牌举措。你很快就会在桌面和移动应用程序中看到新的圆点界面，不过网页界面似乎还没有使用它。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1430769.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1430769.htm

AI厨师已经可以观察人类下厨并从中学会做沙拉

AI厨师已经可以观察人类下厨并从中学会做沙拉看着人类慢慢地制作八种不同的沙拉，并通过使用数学公式来帮助机器翻译视觉线索，机器人能够识别成分，并从其心理"食谱"中准备不同的沙拉。更重要的是，机器人能够在其知识的基础上不断进步，并自己想出了新的食谱。然而，这个原始配方似乎只是对另一份沙拉中使用的成分进行了重新排序。论文第一作者、剑桥大学工程系的GrzegorzSochacki说："我们想观察我们是否能训练机器人厨师以人类同样的渐进方式进行学习--通过识别食材以及它们在菜肴中如何搭配。"这些菜谱仅限于五种成分：西兰花、胡萝卜、苹果、香蕉和橙子。三个菜谱是凉拌菜的变体，三个是水果沙拉的类型，两个主要是用蔬菜制作。显然这个机器人厨师还没有准备好承办婚礼，甚至是约会之夜，在机器人观看的16个教学视频中只检测到83%的人类厨师示范，但它93%的时间都能识别出正确的食谱。机器人的能力也有明显的局限性。除了无法完成人类厨师在准备食物时通常需要的复杂动作外，它的神经网络是在微软的"上下文共同对象"（COCO）图像识别数据集上训练出来的，这一模型仍然相当简陋。然而，研究人员对机器人厨师能够从视频中推断出动作的方式印象深刻；例如，如果演示者一手拿刀，一手拿胡萝卜，机器人就知道它必须在自己的准备过程中把蔬菜放在切片机上。"我们的机器人对那种在社交媒体上走红的食物视频不感兴趣--它们简直太难跟上了，"Sochacki说。"但是，随着这些机器人厨师在识别食物视频中的成分方面变得越来越好，越来越快，他们也许能够使用YouTube这样的网站来学习一系列的食谱。"虽然食品生产自动化肯定不是一个新的想法；它给我们带来了像CookingPal这样的消费类小工具，最近还有3D打印的"蛋糕"这样的烹饪怪胎。虽然机器学习有可能在某个时候改变家庭厨师和专业厨房的游戏规则，但可以说现在还没有生产线上的厨师把头放在砧板上。这个机器人"凉拌菜"为极简主义烹饪这一说法增添了新的内容"这些食谱并不复杂--它们基本上是切碎的水果和蔬菜，但它在识别方面真的很有效，例如，两个切碎的苹果和两个切碎的胡萝卜与三个切碎的苹果和三个切碎的胡萝卜是同一个食谱，"补充说，"机器人能够检测到这么多的细微差别，真是令人惊讶。"这项研究发表在《IEEEAccess》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1363795.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1363795.htm