阅读疯子 ydfz.cn » July 6, 2023

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7:30 Add fun to your vacation with this brilliant pico projector [Review] ★★★★☆

Cult of Mac

7:25 UGREEN’s new 10,000mAh MagSafe Power Bank can refuel three devices at once [Deal]

9to5Mac

7:11 VINE – v1.0.12 + Bonus OST

FitGirl Repacks

#3546 VINE v1.0.12 + Bonus OST

Genres/Tags: Logic, Puzzle, Side, 2D
Companies: FrogParty, O.T Games
Languages: RUS/ENG/MULTI6
Original Size: 2.8 GB
Repack Size: 596 MB/1.2 GB

Download Mirrors

1337x | [magnet] [.torrent file only]
RuTor [magnet]
Tapochek.net
Filehoster: MultiUpload (10+ hosters, interchangeable) [Use JDownloader2]
Filehoster: BayFiles
Filehoster: OneDrive (Uploaded by DyR0 t(-_-t), compatible with torrent mirrors)

Discussion and (possible) future updates on CS.RIN.RU thread

Screenshots (Click to enlarge)

Repack Features

Based on VINE-TENOKE ISO release: tenoke-vine.iso (2,962,460,672 bytes)
Game version: v1.0.12
100% Lossless & MD5 Perfect: all files are identical to originals after installation
NOTHING ripped, NOTHING re-encoded
Selective Download feature: you may skip downloading and installing of bonus OST
Significantly smaller archive size (compressed from 2.8 GB to 596 MB/1.2 GB)
Installation takes 1-3 minutes (depending on your system and selected components)
After-install integrity check so you could make sure that everything installed properly
HDD space after installation: up to 2.8 GB
Language can be changed in game settings
At least 2 GB of free RAM (inc. virtual) required for installing this repack

Game Description To revive the desolate Earth after a nuclear war, humans created the Poro through genetic engineering. However, despite leaving the Poro on Earth, the planet did not recover, so humanity embarked into space to find a new world.One day, 700 years after humans had left, Rick the frog woke up from his slumber and immediately started searching for insects to satisfy his hunger.

Is there really an abundance of insects in Uru’s Paradise? Rick nonchalantly proceeds towards Paradise.

You are Rick, the yellow frog, and using his extending tongue for rope maneuvers, you must solve puzzles and journey towards the insect-filled paradise.Rick’s tongue stretches infinitely and can be attached to boxes, vines, etc. to perform rope maneuvers and move objects.

In VINE, the laws of physics are very important, and if you understand gravity acceleration, centrifugal force, Rck can swing ike Tarzan.

Once you become familiar with the rope mechanic, you journey to Cosmos. The Cosmos building is old and dilapidated, with treacherous paths. If you are smart, you can solve the puzzles and easily reach Paradise. However, it won’t be easy. With over 200 puzzles awaiting, it will still be quite challenging.

Depending on your abilities, Rick will be able to consume many insects. Moreover, if you come across Uru’s journals hidden throughout Cosmos, you will learn about the events that unfolded.

For some unknown reason, there are many hazardous contraptions inside the Cosmos building. Will Rick be able to reach Paradise?

Game Features

Explore and meet Roco and Pio.
Olim thinks paradise is an illusion.
Fleia suggests creating a new paradise together.
What is Lord Crown like?
What happens to Bell who blindly follows Lord Crown?
Laon hopes to find his mother.

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6:45 iPhone 15 Pro Max could get a price increase

Cult of Mac

6:33 Don’t miss out: Get 30% off all SwitchEasy iPad cases

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6:33 Threads crashing when you try to post a photo? There’s a workaround

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5:30 Don’t wait for Prime Day: Get these HD digital camera binoculars at half-price

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5:21 Apple chip production unaffected by Chinese sanctions, but things could get much worse

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5:11 WAIC实录｜姚期智，徐立和杨植麟们在一起聊了什么？中国AI老中青三代的一场对话

品玩

在 2023 上海世界人工智能大会开幕式上，商汤科技董事长兼CEO 徐立联合图灵奖得主姚期智、清华大学交叉信息学院助理教授袁洋、清华大学交叉信息研究院助理教授杨植麟和 DragGAN 第一作者潘新钢举办了一场以《创想共论·智变可能》的圆桌论坛。

论坛中，四位嘉宾分享了自己在人工智能发展、多模态补齐、大模型幻觉以及图像生成模型等方向的看法。

金句汇总：

1、在 ChatGPT之后，下一个非常重要的目标是让AI成为拥有视觉、听觉等多种感知能力的机器人，能够在各种不同的环境里面，自主地学习新技能。

2、面对大模型实际应用中的挑战，需要更系统的去将底层的共通问题抽象出来，回到更本质的一个层面去解决。

3、将GAN和Diffusion模型两种路线各自优势互补，是未来研究的方向。

以下为圆桌论坛实录：

徐立：

各位嘉宾好，很荣幸今天能在这场做主持，因为这场有我们计算机界的泰斗姚院士，以及我们三位非常年轻的学术之星，可以说这三位代表了我们人工智能的一些新的发展方向，所以话不多说，我开始简单地来介绍一下。

我们知道姚院士是图灵奖得主，并且是在清华创办了交叉信息学院。其实现在大模型发展的速度非常的快，我想请教一下姚院士，在大模型发展的今天这个节点上，有没有一些基础理论的突破，以及接下来有些哪些发展的方向？

姚期智：

我们中国的科学家在现代的 AI的发展上做了很多突破性的贡献，我们有一位年轻的高阳老师，他在一年多以前做了一个非常重要的在算法突破上的贡献，受到很多的国际关注，它能够把现在非常主流的强化学习，加快数百倍。

我来解释一下，在 ChatGPT以后，下一个非常重要的目标就是让AI变成有视觉、听觉等多种感知能力的机器人，它能够在不同的环境里面，自主地学习各种的新技能。但是现在的强化学习的方法，太慢了，对于这些新的技术常常要几个月的时间才能够学好。高阳老师他的一个突破就使得强化学习，能够在几个小时内就能够做到。

所以这些智能机器人将来的发展里面一定会要把刚才这个工作能够放进去，同时它不仅是一个实用的问题，而且它有一个理论的贡献。

在过去的六七年里面，人工智能方面有一个路线之争，就是我们现在依赖着强化学习这条路线是不是正确，有很多的争论。

我想高阳教授他一年多以前的这一个突破，把天平方向倾向了另外一边，我们应该坚持我们现在这条路，对于通用人工智能的完善还有很长的路要走。

OpenAI联合创始人在不久之前的一个interview里面，就把高阳老师的工作当做近年来强化学习里面最重要的亮点之一。我现在只是在做一个广告，明天，期智研究院要主办一个分论坛，那里面大家可以遇见高洋老师，同时还有其他很多的中外的在基础理论跟框架上的贡献。

徐立：

好，谢谢姚院士，我们也期待强化智能，在人工智能的领域上面能够有更大的成就和突破。接下来我们这三位教授是非常年轻，两位是清华大学交叉信息学院的教授，一位是 NTU的教授，我想起人工智能当时起来的时候五六年时候那篇proposal，其实4位学者的平均年龄是33岁，我看了一下我们这三位教授的平均年龄还不到33岁了。

接下来想请问一下袁洋教授，在大模型的演进发展过程当中，这些交叉学科对模型的发展有没有什么进一步的帮助？

袁洋：

我觉得现在大家特别强调大模型要能够用到一些交叉的行业里面，能够落地应用起来，大家会讲到多模态。这个事情肯定是很重要的，但是我觉得大家对多模态的东西的理解可能比较粗糙，大家往往想到的多模态是他能够看图片、看文字、有触觉、有温度的感觉，但是我觉得要真正做到一个具体行业，能够解决行业里的问题，多模态需要做得更细致一些。

比如说我举个例子，像一会儿潘老师可能要讲的DragGAN，我们如果只是考虑文本到图片的一个生成，你说一句话要画一只狗，然后它生成一个狗的图片，这样你很可能会发现生成狗的图片不是你想要的姿态或者模式，然后通过DragGAN你可以用鼠标来拖动一下，修改一下。

鼠标拖动的这种方式，在我看来这就是一种新的模态，用户用一种比较好的方式把自己想要表达的内容告诉大模型，让他能够理解。

虽然它可能只是一种鼠标拖动，但这种多模态的输入，我觉得在具体应用中非常重要，到更具体的一些行业，比如说医疗法律教育，我觉得我们不应该只是把文本或者图像喂给模型，让它有一些专业的数据，就希望它能够解决专业的问题，我们应该去深耕这个行业，去找到它里面最核心的问题是什么，然后再去找在这个问题里面，我们到底需要什么样的模态的数据，什么样的信息能够精准表达我们想要解决的问题，这个我称为是一种模态的补全。

然后模态补全之后，我们需要在补全模态的基础之上收集足够的数据，做好模态的对齐，模态补全模态对齐做好之后，我相信它能够赋予大模型更强大的能力，来解决更核心的一些交叉领域的问题。

徐立：

模态补齐之后，可以相当于是这方面的Know How对于后面的发展是有很大的帮助。我们来问一下杨植麟，杨植麟也是誉为说天才少年，然后我看过他很多的工作，包括他也参与到大语言模型非常早期的一些工作。

我想现在大语言模型应用很广泛，但是也会在实际当中会遇到一些问题，比如我们经常提到的幻觉等等的一系列的挑战，所以想请问一下说在大语言模型的实际使用当中，我们有哪些困难和挑战，或者要注意哪一些方面上的具体的点。

杨植麟：

现在确实有很多大模型方面的还没有解决问题，比如说安全性怎么让它做到非常可控、如何去避免它产生这种幻觉，不去编造一些很不存在的东西以及他现在其实也没有办法像科学家一样去创造新的知识，或者说在很多行业里面像最顶级的销售、产品开发这些工作可能现在都还没办法做，我认为这里面很重要的一个点，是我们在思考这些问题的时候，不应该每个问题去单点思考。

比如说今天我想解决幻觉的问题，不是去头痛医头，而是更系统的向这些问题之间底层都是什么样共通的问题，回到更本质的层面去解决，因为毕竟是通用的模型，我们希望它能够在这些方面都能够一举一反三，所以我觉得其实还是要去做更规模化的高效的压缩，比如说去用更好的更适合分布式训练的这种框架，类似比如MOE或者是支持更长的上下文的框架，包括在这里面怎么样去更好地分配算力，对更高质量的数据分配更多的算力，就类似这样的问题，我觉得其实可以更根本地去解决我们刚才可能聊到的现在AI的存在一些局限性。

徐立：

还是从理论层面上去解决，可能讨不得巧。然后今天我们的圆桌的背景都是用我们用算法生成的，其实都是基于Diffusion Model的，但是新钢是以一己之力又把GAN重新拉回到大家的视野当中，他 DragGAN这篇文章是网上说爆款，说有手就行，大家就能来制作内容，所以也想听听新钢来讲说比如说算法当中GAN和 Diffusion Model之争，算法本身路线选择有没有什么好坏，或者说在这之后再看生成内容的时候这两者哪一个有更强的延展性。

潘新钢：

好，谢谢主持人的提问。 GAN和Diffusion Model现在是图像生成的两个主要的生成模型，尤其是Diffusion Models在近期也显然有盖过GAN的势头。我觉得他们由于生成模型的框架以及优化目标的不同，主要有三个差异：

第一个是性能与效率的Trade off，显然扩散模型在生成的过程中，它的需要的算力更大，它的迭代式的计算所需要的influence的时间和训练的都显著高于GAN。

与此同时更大的计算开销也带来了更高的图像生成的性能，它所生成的图像不会受限于GAN的mode claps的问题，它的真实性和多样性都显著优于GAN，所以我相信扩散模型它的上限一定是要高于GAN的，在性能允许的情况下，它对于质量和多样性方面的优势是非常明显，并且应用价值应用前景更广的，但是如果说在一些特定场合，例如mobile device，这些对于性能或者计算开销有限制的情况下，GAN仍然是这样一种妥协的选择。

第二点是他们Latent Space的差异，我们知道GAN是将一个Compact Latent Vector映射到图像，但是扩散模型是将一个和图像分辨率一样的noise map映射，逐映射逐渐去噪，映射成为图像。实践中，扩散模型的这种 noise map对于图像内容的影响常常表现出来为比较随机，不具有结构化的特性。但是GAN的 Compact latent code可以非常有效地去编辑图像中的 high level 的属性。

比如说人的表情或者动物的姿态之类的，这也是为什么我们选择将GAN作为 drag这种编辑方式的第一个生成模型去study。

但我相信之后如何去拓展到扩散模型，也是一个非常值得探索的问题。

第三点就是他们生成图像的空间的连续性上，由于这两个模型在设计的时候，他的Lipschitz constraint不同，所以体现出来扩散模型的图像空间较为不连续，GAN的图像空间非常延续自然，所以我们用扩散模型进行Latent Space编辑或者视频的编辑时候，常常会观察到跳变的情况。

GAN他表现出来比较流畅，看起来像动画，所以这也是 GAN 的一个优势，将来如何把这两个模型各自的优势互补会是非常有趣的研究问题。

徐立：

就是Gan在前端或者连续视频上面有优势，然后Diffusion其实在性能上会更好一些，希望有一个更好的结合。我再问一下最后一个问题，结合咱们的研究方向，各位觉得大语言模型在接下来哪个垂直领域里面，可能最被看好？

姚期智：

我想最容易的就是文书工作，有了大模型的语言以后，更多的工作可以变得由这些机器来做，我想这是一个直接的表现。

袁洋：

我觉得是医疗，因为当然不光是因为我是做智能医疗的，还有一个原因是因为我觉得大模型现在是基于预训练的这种范式。预训练的本质其实在学数据与数据之间的关系，医疗里面有大量的这种关系。比如说，患者的症状之间关系与药物之间关系，吃了药之后会变成什么样子的这些关系，这些关系其实人类不一定能够学习地刻画得很好，我觉得在这方面大模型有可能做得比机器更好，所以我比较看好这个方向。

杨植麟：

我觉得比较重要的一个场景是AI将来应该会跟人一样有共同的记忆，比如说今天我们去用一个AI的话，还是需要每天给大家重新去灌输一些东西，给他提供很多上下文，把人能看到的所有东西其实AI都能看到，通过这种方式，其实我觉得可以在个人的使用上有非常大的想象的这个空间。

潘新钢：

我是做视觉内容生成的。现在图像生成已经很好了，而之后视频和三维内容生成也有非常大的前景，它可以帮助设计师、帮助艺术家，帮助动画制作者、影视特效师等人，去更好更高效地创作更高内容的更高质量的内容。

5:10 WAIC实录｜华为轮值董事长胡厚崑：当前的重要任务，是让人工智能服务于科学研究

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在今天的 2023 上海世界人工智能大会开幕式上，华为轮值董事长胡厚崑发表演讲，表示两个关键的举措或抓手是：一方面是生根算力，打造强有力的算力底座来支撑中国的人工智能事业的发展；另一方面是结合大模型，从通用大模型到行业大模型的研究创新，真正让人工智能服务各行各业和科学研究。

以下为演讲实录：

两个关键的举措或抓手是：一方面是生根算力，打造强有力的算力底座来支撑中国的人工智能事业的发展；另一方面是结合大模型，从通用大模型到行业大模型的研究创新，真正让人工智能服务各行各业和科学研究。因此，我们提出了“AI for industry”和“AI for science”。

下面我将向大家详细汇报。

首先，关于算力，人工智能的发展离不开算力。在当前中国的情况下，我们面临着算力可获得性和成本等方面的挑战。多年来，华为一直专注于算力的发展。我们聚焦于鲲鹏和昇腾的根基，取得了突破。目前我们正在通过架构创新、生态发展和灵活的共建方式来打造中国的算力底座。我们希望通过与大家的共同努力，消除算力对人工智能发展的制约。

首先，我们通过架构创新提升计算效率。在计算节点层面，我们推出了革命性的对等评购架构，突破了传统以CPU为中心的异构计算带来的性能瓶颈，提高了整个计算的带宽，降低了时延，使节点性能提升了30%。

另一方面，在数据中心层面，我们在2019年推出了昇腾AI计算集群。通过集群方式，我们将计算、存储、网络和能源等优势集中在一起，将AI数据中心设计和管理成一台超级计算机，大幅提升了性能。

目前，我们在国内建设的规模最大的AI计算集群是位于深圳的鹏城云脑二期，目前算力规模为1000P。根据我们的规划，到2024年鹏城云脑三期的规模将达到16000P。此外，我们还在乌兰察布的计算中心部署了数千卡的规模，并实测发现通过集群方式，在相同算力下可以提升10%以上的效率。

下面我将向大家报告生态发展，因为生态是算力产业发展的关键手段，同时也是一个难以攻克的瓶颈。

四年前，华为提出了硬件开放、软件开源和人才培养的战略，围绕计算产业的发展展开。通过与各方合作，我们取得了一定的成绩。在硬件方面，我们坚持进一步开放，今年推出了更多样化的模组和板卡，与30多家硬件伙伴合作，基于昇腾推出了上百款人工智能硬件，满足不同行业的需求。

在软件方面，我们通过开源加强基础软件，特别是针对当前大模型的创新。我们提供全流程的使能平台，更好地支持科研机构和企业客户。目前，我们的生态已经孵化了20多个基础大模型，并适配了十多个业界主流的大模型。

统计数据显示，中国目前一半的大模型都得到了AI昇腾算力的支持。因此，我特别感谢那些使用了AI昇腾算力的公司和机构，感谢他们对我们的信任，这让我们对未来发展算力生态更加有信心。当然，我们也清楚，生态的发展没有捷径，必须脚踏实地地前进。我们希望未来有更多的公司加入我们的行列，共同打造好这个生态。

在发展算力方面，我们还考虑到身段的灵活性和多样化的手段和模式，这是基于中国的实际情况得出的结论。因此，我们采用多种模式进行算力建设。例如，在城市的算力基础设施建设方面，我们已经支持各地政府打造了25个城市级的人工智能计算中心，其中包括上海。

另一方面，我们注意到许多大型企业都有自建人工智能算力中心的需求，因此我们积极配合并帮助这些企业建立自己的人工智能算力中心。例如，中国移动、科大讯飞、南方电网等大企业都在进行建设，我们也积极参与其中。

同时，我们意识到中小企业对人工智能的需求非常旺盛。为了满足这些需求，我们通过云服务的方式在华为云上提供算力服务，将多种手段结合起来。我们希望通过这种方式真正实现算力不再成为人工智能发展的瓶颈。华为在深耕算力的同时，还致力于让人工智能服务千行百业和科学研究。

在这方面，我们认为一方面要不断提升通用大模型的能力，同时要探索通用大模型与行业大模型的结合。举个例子，如果我住在福田区，家里有一位78岁的老人，我想知道政府是否能提供补贴。如果我们使用通用大模型，它会给出什么样的答案？同时，我们再看看如果使用行业大模型，它又会给出什么样的答案。

这个行业大模型是我们与深圳市福田区合作开发的政务大模型。很显然，行业大模型在通用大模型的基础上能够给出更精准、更有价值的答案。这是我们努力的方向。

为此，华为推出了三层大模型结构，最底层是基础大模型，我们将其比喻为"读万卷书"，它的目标是学习海量的基础知识。在这一层之上，我们打造了行业模型和场景模型，我们将其比喻为"行万里路"。从"读万卷书"到"行万里路"还有许多挑战需要克服，关键之一是将各行各业的知识与大模型充分匹配和融合。在这方面，华为正在与各行业伙伴共同努力。

目前，华为的盘古大模型已经支持金融、制造、政务、电力、煤矿、医疗、铁路等十多个行业的400多个业务场景的AI应用落地。未来，我们希望与更多行业合作伙伴携手扩大这个面，深化合作，真正做到走得更深、做得更实。

除了让人工智能服务于千行百业，我们认为当前还有一个重要任务，那就是让人工智能服务于科学研究。我们提出了"AI for science"的口号。我们发现，通过学习海量的历史数据和科学知识，并将数学方程编码到我们的大模型中，AI可以促进与基础学科（如分子动力学、流体力学、传热学、生物学等）的结合，帮助我们发现更多科学规律。

目前，华为已经发布了盘古科学计算大模型，其中包括药物分子模型、盘古气象模型和海浪模型等。我们与科学家合作取得了不错的成果。例如，在气象研究领域，我们的盘古大模型可以在几秒钟内完成对未来全球一个小时到七天的气象预报，速度快且准确。这需要充分学习40多年的气象数据，并结合行业知识进行训练和校正。我们正在多个科学研究领域展开不断的训练和校正工作。通过我们的努力，我们希望为科学家和科研工作者带来更多新的思路、方法和工具，为人类社会的发展注入新的动力。

最后，我想打个小广告，因为明天我们华为将举办全球开发者大会，届时我们将详细介绍华为盘古大模型3.0，以及我们如何为千行百业和科学研究提供服务。希望大家关注。

各位朋友们，我们非常幸运地共同见证了科技革命的几次浪潮，从互联网到移动化到云计算再到人工智能，每一轮变革都给社会带来了深远的影响。毫无疑问，通用人工智能给我们带来了无限的想象空间，也引领我们进入下一个黄金十年。我们希望与大家携手创新，让人工智能更好地服务千行百业，更好地服务科学研究。AI for industry，AI for science，让我们共同赢得人工智能的新时代。

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20:00 苹果Vision Pro发布一个月后，AR厂商集体“失声”

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就在苹果发布Vision Pro的前后几个月，国内AR行业正在上演极具戏剧性的一幕。

纵观国内去年的消费级AR市场，前景一片大好。在IDC发布的2022年AR/VR市场研究报告中，AR眼镜市场出货量第一的是国内AR眼镜厂商XREAL（原Nreal），出货量为3.8万台；第二为微软，出货量达到了3.5万台；第三Rokid，出货量3万台；第四为TCL（雷鸟创新），出货量也接近3万台。整个消费级AR市场前四名足足有三个名额被国内AR“四小龙”占据（XREAL、Rokid、雷鸟创新、影目）。

图源：XREAL官网

除此之外，当时元宇宙风头正劲，各路资本相继入局，用户对消费级AR也产生了浓厚的兴趣。在外界看来，国内AR产业只差一股助力，就能跃过龙门。去年年末，苹果准备发布MR的消息不胫而走，这对于刚刚燃起火星的AR市场来说无疑是一个大好的机会，只要苹果点燃市场，XREAL、Rokid等厂商就能通过已有技术站在风口，顺利起飞。

“目前，AR 行业的企业有越来越多的动作和产品，整体上看是大的行业周期到了。” 雷鸟创新 CEO 李宏伟在去年下半年说到。

图源：雷鸟创新

然而一段时间之后，当苹果真的将Vision Pro展示到消费者面前的时候，国内的AR厂商却如同被集体沉默了一般，闭口再也不谈“风口”二字。

苹果Vision Pro无论是从功能还是设计上，都与同期产品不像一个时代的产物，包括硬件、设计、操作系统和交互，不止对消费者，对整个行业也产生了很大的冲击力。Vision Pro所带来交互上的体验已经让消费者看到了另一个世界，一个目前AR和VR都做不到的世界。

图源：苹果官网

被泼了一盆冷水的消费级AR市场踩不上风口，不知所措。

“走一条小路”

相较于消费端，AR在企业端要更为成熟。据不完全统计，2021年全球AR眼镜出货量为57万台，主要应用在B端场景。IDC在2022年上半年AR市场分析中也称到，2022年上半年的大多数AR头显出货量都来自B端。

这些B端的AR眼镜主要面向：文旅、教育培训、商贸、医疗健康、工业生产等平台，已经找到了实现自身价值的使用场景，并且得到了广泛的应用。

图源：Rokid官网

而当画面转向C端时，AR显得力不从心。如何找到消费者能够接受的使用场景，是AR产业面向大众的关键。正是在这一核心的驱动下，国内AR厂商不断寻找产品使用场景，最终选择了“随身巨幕”作为产品的支撑点，而非“增强现实”。

以XREAL为例，目前XREAL主推的消费级产品XREAL Air采用了Birdbath+Micro OLED的AR光学成像方案，入眼亮度达到400nit，FOV为46°，支持108%sRGB广色域；这一技术通过光线折射将画面投射到镜片当中，有着高对比度和高分辨率的优点，并且模组成本较低且足够轻便。根据官方宣传，在投屏模式下等效4米距离为130寸大屏，AR空间下等效6米距离为201寸巨幕。

图源：品玩 ByArsT摄

除此之外，XREAL Air在接入特定型号手机之后，还支持3DoF的空间识别功能，打个比方：如果是0DoF的设备，画面会随着头部的晃动而晃动；而3DoF的加入，则是让用户在晃动头部的时候，画面保持不动，即便用户转动头部，画面也会停留在原位，这就是3DoF的空间锚定。

图源：品玩 ByArsT

在这一功能的基础下，XREAL Air能够做到隔空操控，利用手机的空间定位，实现选取、拖拽、放大等交互方式，雷鸟Air 1S、Rokid Air等产品作为XREAL Air的同级别竞品，在功能上也几乎没有多大区别。

图源：XREAL官网

在不断为消费者灌输“拐点”到来的想法之后， “随身巨幕”这一概念的营销无疑是成功的，在整个2022年下半年，消费级AR市场大增，截止2022年底，XREAL全球市场占有率达到了37%，消费级AR市场占有率57%，而这也是消费级AR出货量首次超越商业级AR，成为科技圈的“新宠儿”。

图源：来自网络

AR“四小龙”中XREAL的创始人徐驰曾断言：“10年内将会有10亿人戴上AR眼镜。我们只要环顾四周的风景，就能看到现实的3D世界，所呈现的信息量远比手机屏幕呈现的要大得多。”

除了在投屏内容上多下功夫，XREAL等厂商还在丰富的拓宽使用场景，比如XREAL与蔚来进行合作，通过车载接口连接XREAL Air，消费者坐在车里就能体验到家庭影院式的观影效果。

但在品玩看来，XREAL等厂商不管如何拓宽场景，最终的实现方式还是“显示器”为主，换句话说，此类创新只是换了一个新的壳子，其本质还是投屏、投屏、再投屏。除此之外，市场上对XREAL、Rokid等厂商的质疑声也接连不断。不少用户表示其自称是强调交互功能的AR眼镜，实际上只是一块便捷、高清的显示屏幕。

难以企及的“增强现实”

时间是治愈一切的良药，在盖过所有质疑声之后，国内AR产业都在期待着苹果入局XR产业，盼着一股东风带他们顺利起飞。

从概念上来讲，XR是VR、AR、MR的统称，VR是虚拟现实，在这一空间中我们看到的所有东西都是虚拟的。而AR则是增强现实，是基于真实环境叠加虚拟信息，对真实环境进行补充、交互，增强用户的体验效果。XREAL、Rokid等厂商就是处在AR这一领域。

图源：雷鸟创新

而苹果所推出的Vision Pro，严格来讲应该算是MR：混合现实，可以在现实场景中呈现虚拟场景信息，在现实世界、虚拟世界和用户之间搭建交互反馈，让用户既存在于真实世界又存在于虚拟世界之中。

换句话说，MR从技术和体验上来讲，是要高于AR和VR的。也正是因为如此，苹果Vision Pro发布当天，就对所有友商进行了“降维打击”。

从苹果所放出的产品信息来看，苹果Vision Pro内置了12个摄像头、5个传感器和6个麦克风，在强大的硬件支撑下，眼镜内的画面都会呈现在眼前，菜单等界面还有阴影等特效增加真实感。此外，Vision Pro只需要动眼和动手，即可对画面进行交互，用手指捏合代替确认操作，与Mac等产品之间进行配套联动。

图源：苹果官网

从目前消费级AR的体验来看，此类产品与苹果Vision Pro之间相差远不止一个代际，比如手势交互、虚拟现实、应用体验，甚至本就是Vision Pro弱项的社交功能，也有着较大的差距。

这种短期内根本不可弥补的差距，使得国内的AR市场与XR市场变成了两条不同的赛道。

Vision Pro的出现拉高了消费者对于XR的想象，就像从街边旅馆直接跳到总统套房，消费者已经不想吃街边旅馆喂的大饼了。

“AR向左，MR向右”

在刚刚结束的MWC 23上，品玩见到了XREAL的身影。

在展会上，XREAL带来了XREAL Air的辅助硬件：XREAL Beam，XREAL Air可以通过连接XREAL Beam实现悬停、云台和浮窗三种投屏模式，并且支持投屏画面在空间中的位置、大小、远近自由调节，实现3DoF的产品体验。

图源：品玩 lzh摄

除此之外，在显示功能上，XREAL Beam支持有线和无线两种连接方式，适配iOS、Android、Harmony、Windows，以及游戏主机、游戏掌机等投屏功能，算是将AR眼镜的投屏能力发挥到极致。

而这个配件（XREAL Beam）也有一个官方中文名：投屏盒子。换句话说：投屏、投屏、还是投屏。

图源：来自网络

从如今的市场现状来看，虽然国内AR厂商没有公开表示，但投屏这一被当做打开AR市场入口的钥匙，已经成为了此类产品的唯一功能。

相较于专注体验的国外市场，国内的不少厂商都喜欢给自家的产品打上“黑科技”、“新技术”的标签，但实际体验总是略逊一筹。也正是如此，国内企业给消费者的感觉一直都是“噱头优先”。

对于AR产业来说，即便国内厂商多年的“抢先”耕耘，但仍是行业中的追随者。XREAL已经作为2022年度国内外AR行业出货量第一的品牌，在MWC面对媒体采访时，XREAL创始人兼CEO 徐驰还是说道：今年对于国内AR/VR行业来说是令人激动的一年，苹果MR头显横空出世，让整个行业看到了未来的发展方向。

XREAL创始人兼CEO 徐驰图源：来自网络

徐驰口中的行业到底是不是XREAL我们暂且不论，讽刺的是，国内绝大多数AR厂商经过多年的耕耘和技术沉淀，可还是需要刚进入这一领域的新人来指明未来。

目前市面上的消费级AR眼镜对技术的挖掘还仍旧停留在显示层面，如何更具交互性、拓展更多场景空间，这或许才是挽回真正喜欢AR用户的良药。

19:54 小扎对马斯克重拳出击！Ins版新“推特”上线，他的野心藏不住了

品玩

扎克伯格跟马斯克正面“开打”了！

万众瞩目的真人决斗还没拉开帷幕，但在线上，两人今日正式开战。就在前几天马斯克宣布要限制Twitter用户的浏览量、引得全网骂声一片之际，小扎这边瞄准时机，立刻“重拳出击”宣布上架了一款Twitter的替代品——Threads。

大约在一个多月以前，就有风声传出Meta正在筹备一款内部代号为P92或Barcelona的全新独立社交软件，模式定位于“Instagram的文字版本补充”。后来随着越来越多的消息流出，很多人发现，Meta这哪是在丰富Instagram，完全是在造一个新Twitter！

小扎今天更是在Threads放话：KO 老马的Twitter，我们这才是刚刚热身而已……

美西时间今天下午4点，这款新Twitter替代品正式上架了苹果和谷歌商店，硅星人也第一时间进行了注册试用。

那么，这款新社交App到底长啥样、能不能真正成为“Twitter杀手”，又有隐藏着Meta什么样的野心呢？

支持Instagram一键导入，玩法1比1“复刻”Twitter

Threads本来原定于明日早间发布。但今天早间，Threads的网页界面突然开放了几个小时供大家预览。当时仅有扎克伯格、Netflix、Instagram一些内部邀请“玩家”拥有账号和使用权限，Netflix官方甚至还发了一张百无聊赖等大家来玩的图。

图片来自Threads截图

从当时的网页预览来看，Threads设置的功能几乎跟Twitter如出一辙：赞赏、评论、转发、分享。发送内容以短文字为主，也可以配图片、视频等。

就在大家以为明天才能看到Threads“真身”时，今天下午，Threads预告网站的倒计时突然加速，公测时间从东部时间7月6日上午的10点提速到了晚上7点。于是，新鲜出炉的Threads上手体验来了！

首先，Threads跟Instagram的数据是安全互通的，下载好Threads之后在账号栏会自动显示你Instagram账号的名字和头像（并且无法更改），个人简介和外部账号链接也可以选择从Instagramn一键导入。

接着，跟Instagram一样，你可以设置账号的可见范围，可以是公开账号，也可以是仅对关注者可见。

在默认专注的推荐之中，所有的好友都来自于你的Instagram好友列表，你可以选择一键关注所有，也可以跳过推荐。

在Threads的使用说明中，有以下两点内容值得重点关注：1. Threads确实是属于Instagram的一部分，Meta会使用你在Threads和Instagram上所发布的内容和相关信息来进行个性化的广告推荐或其他服务。2.Threads未来的版本会集成于Fediverse网络（Fediverse是指什么请看后文），未来Threads账户可以跟其他去中心化社交平台的用户进行互动。

经过以上步骤、了解完Threads的基本信息之后，你就可以进入Threads的主页面了。

首先先说优点，从设计和用户体验来说，Threads的页面和交互都做得非常好！用几个词形容就是：简洁、流畅、一目了然。

每个账户的头像上都有一个加号，你可以直接点击关注，除了赞评转之外，你也可以点开别人的评论区进行查看和回复。据了解，Threads目前最多支持500个字节的文字消息，同时也支持图片、动图、视频等。

但同时，你要问Threads有什么新功能、新玩法吧？现在倒也还没看出来。总体来看，无论是功能还是界面，Threads目前完全可以说是一个翻版Twitter，甚至说还是古早版的Twitter。毕竟Twitter还有趋势榜、投票、Space等各种功能。如果不是马斯克收购Twitter后一顿乱搞弄得大家都受不了，估计Meta推出一个这么类似产品肯定是骂声一片。

但目前看来，大家的反馈普遍都比较积极，Threads的下载人数和新用户都在激增之中。大家在经历了过去一年Twitter时不时的宕机、付费认证、流量限制等一些列的Drama事件之后，似乎终于找到了一个兼具正常和主流的“类Twitter”平台。

Meta的野心，不止是做一个“Twitter杀手”那么简单

基于Instagram的庞大用户基础和Twitter目前“怨声载道”的现状，可以预见的是，Threads在未来一段时间内一定会迎来一波高速的用户增长。

但作为全球社交媒体老大，Meta推出Threads仅仅只是想要做一个Instagram的文字版、一个古早版的Twitter吗？从目前Threads里埋下的一些“彩蛋”来看，事情或许还真没有那么简单。

如果你留心的话，你会发现在Threads中，每个账户的旁边都有一个Threads.net的灰色按钮。

这是干嘛用的呢？这或许就要回到前文中所提到的Fediverse（联邦宇宙）。

Fediverse是由 " Federation（联邦） "和 "Universe（宇宙） "两个词组成的词语。所谓的联邦宇宙，指的是一个相互连接的、用于网络发布和文件托管的服务器网络，这些服务器使用开放标准进行相互通信，是一种分布式的网络模式。

怎么理解呢？大家知道，在过去大部分的网络服务都是中心化的，比如Twitter的数据由Twitter存在自己的服务器里，Meta的数据存在Meta的，掌握数据的公司拥有对这些数据的独家和绝对访问权。

但Fediverse则由一系列由用户自建或第三方托管的互相连接的服务器组成，虽然各个服务器是独立运行的，但在这些服务器上所运行的软件支持一种或多种遵循开放标准的通信协议，这样不同服务器的数据就可以互联互通。

也就是说，在过去，如果你是 Twitter的帐户那你只能关注其他 Twitter 帐户，想要关注Facebook的好友你就需要去申请一个Facebook的账号。但现在，如果Twitter和Facebook都加入 Fediverse网络，那么，你就可以用Twitter账户去关注Facebook的好友，还能跟他互动、聊天、发文件。

而此次，在每个人的账户旁Thread.net 的这个小按钮，就是让你能进入Fediverse的入口。

图片来自维基百科

这是如何实现的呢？Fediverse网络里的软件都使用一种称为 ActivityPub 的协议，从而允许不同平台的用户进行相互通信。这就类似于在电子邮件系统里，大家都遵循SMTP 协议，所以你可以用你的Gmail邮箱给QQ邮箱发信是一个道理。

截至目前，已经有很多平台已经加入了Fediverse网络之中，包括Diaspora、Mastodon、NextCloud和Peertube等等。而此次，Meta显然也要以Threads为试点，加入并且拓展Fediverse。——

但根据Meta方面的消息，今天发布的这一版本还并不具备Fediverse的功能。Instagram 负责人 Adam Mosseri表示，由于去中心化网络带来的众多复杂性，Threads的第一版本还不能非常好的采用ActivityPub协议，但这个功能即将很快上线。

在Thread返回的信息称：“很快，您将能够在 Mastodon 等其他联邦宇宙平台上关注人们并与之互动。他们还可以使用完整用户名在 Threads 上查找人员。”

从这个角度来看，Meta此次并不仅仅只是瞄准了Twitter，而是在尝试进入和构建一个开放社交网络，这实际上也跟Meta的元宇宙战略一脉相承。

在一个跨平台、互联互通的分布式网络世界里，人与人的社交将会变成什么样？我们也期待着很快能够通过Threads进入到Fediverse里去一探究竟。

注：文中无注明插图均来自硅星人测评截图，版权属于原作者。如果不同意使用，请尽快联系我们，我们会立即删除。

19:00 Meta’s new Threads app kicks Twitter while it’s down

Cult of Mac

17:37 智能驾驶落地元年，后起之秀们正在超越特斯拉

品玩

智能驾驶，即便它目前还不够完美，但也成了一台智能电动车的标配。

自去年年底至今，阿维塔、小鹏等新势力品牌相继落地了能在城市道路上可用的导航辅助驾驶功能，标志着导航辅助驾驶正式从高速、快速路走向了复杂的城区，在搭配自动泊车、代客泊车等功能后，真正实现了从起点至终点，点到点的辅助驾驶闭环体验。可以说，今年是高阶智能驾驶落地的“元年”也不为过。

在深圳，阿维塔11已经可以使用城区智驾领航辅助（City NCA）功能

甚至不只是新势力，传统品牌也开始在智能驾驶上发力。此前，奔驰在国外推出的L3级有条件自动驾驶已经启动了在中国国内的测试工作；保时捷与自动驾驶芯片厂商Mobileye进行合作，为新车型提供智能驾驶功能。

智能驾驶是趋势，这一点已经毋庸置疑，但用户在选择智能驾驶上可费了劲。不仅要了解车上的各种芯片、传感器等硬件，还要了解目前软件的可用功能、可靠程度以及整体系统的边界。

在智驾能力之外，还有一点至关重要——这些功能到底什么时候能用，在哪能用？因此，对于用户来说，想选择一辆智能驾驶能力强的车，确实不能只看技术，更要关注实际的体验。

特斯拉很强，但未必是最合适的

智能驾驶行业内，特斯拉可谓标杆水平。早在2013年，特斯拉便正式启动Autopilot项目，并于2014年，通过与Mobileye在软硬件上的合作，让Autopilot正式上车。并且，在之后的数年里，特斯拉在软硬件上的水平不断提升，先后停止了与Mobileye、英伟达的合作，开始自研软件与芯片等核心技术，并于2019年正式推出FSD（Full Self-Drive）。

特斯拉不仅仅在行业内起步早，其技术思维也具有领先性与前瞻性。例如不使用高精地图与激光雷达，将机器人领域的占用网格地图（occupancy grid mapping）思维引入到自动驾驶上成为占用网络（Occupancy Networks）等。

特斯拉占用网络

2020年10月，特斯拉FSD开始公测，并推送给部分符合条件的用户。从很多海外车主发布的测试视频来看，开启FSD功能后的特斯拉已经能在城市及高速道路上实现导航辅助驾驶功能，并且有着不错的表现。此外，在经历近3年公测后，也有消息称FSD也将迎来正式版本的推送。

不过，特斯拉虽然在技术上确实很强，但在短时间内似乎跟我们“没什么关系”。截至目前，FSD落地中国都还没有确切消息，对于2019年就选装了FSD的车主来说，已经等待了近4年。

在特斯拉官网，目前仍然可以在购买新车时选装“完全自动驾驶能力”

调查公司J.D.Power在2018发布的《中国车主图鉴报告》中的数据显示，有43%的车主上一辆车使用不满三年。也就是说，或许有不少选购了FSD车主，可能在换车前都等不来这个价值数万元的功能。

对于一家外国车企而言，想要在他国落地高阶智能驾驶功能，难度确实不小。不仅需要考虑到各国在交通环境上的巨大差异，还需要妥善应对数据安全问题。因此，更适合中国道路的智能驾驶，现阶段还是要看国产品牌。

技术之外，更要看体验

技术上的优势，有时未必能直接与体验挂钩。

在国内，已经有不少新势力品牌落地了高速、城市道路的导航辅助驾驶功能，并且在使用体验上并不比特斯拉FSD差。

前段时间，品玩在深圳的市区体验了阿维塔11的城区智驾领航辅助（City NCA）功能。这项功能作为智能驾驶中难度最高的一项，通过与高速智驾领航辅助、AVP代客泊车辅助等智能驾驶功能的结合，在部分区域内可以实现从停车场到停车场、起点到终点的驾驶辅助体验闭环。

从实际体验结果来看，阿维塔11的表现已经十分接近人类驾驶员。在城区路况下，无论是无保护路口的通行，还是对障碍物避让与加塞处理都非常丝滑顺畅，甚至在礼让行人、躲避大车等细节上，会比人类司机更加谨慎与小心。

品玩在体验阿维塔11的城区智驾领航辅助（City NCA）功能，即便在�窄道路也能顺利通行

品玩在体验阿维塔11的城区智驾领航辅助（City NCA）功能，即便在狭窄道路也能顺利通行

而代客泊车辅助（AVP）更是提升了用车的便利性。用户只需在初次进入陌生车库时，记录车辆泊车路线，便可在后续使用AVP功能。当用户开到停车场门口时，只需向下拨杆两次，车辆便可跟随记忆路线泊车入位。并且该功能不仅支持单层停车场，更是能支持跨层、螺旋坡道等复杂车库。

正在使用代客泊车辅助（AVP）功能的阿维塔11

这些功能的背后，有一套强大的软硬件系统作支撑。硬件方面，阿维塔11搭载AVATRUST超感系统与AVATRUTH超算系统。拥有包含3颗激光雷达在内的34个智驾传感器。整套系统基于HI华为全栈智能汽车解决方案打造，综合能力是目前国内智能驾驶第一梯队水平。

阿维塔11传感器布局

这些功能不仅能在深圳体验到，城区智驾领航辅助功能目前还可在上海、广州、杭州使用，并在后续覆盖重庆。在今年第三季度，整套系统还将迭代至ADS 2.0，更新后将摆脱对高精地图的依赖，落地速度进一步加快，据阿维塔官方公布的计划显示，预计今年第三季度将在15座城市实现城区智驾领航辅助的落地，第四季度将实现45座城市实现城区智驾领航辅助的落地。

从技术角度来看，在不依赖高精地图与激光雷达的情况下实现智能驾驶，确实是一件具有突破性的事，但就现阶段而言，这种方案想要在路况复杂的中国道路落地，还有很长的路要走。因此，现阶段的产品，还是需要对现阶段的产品体验负责。

像阿维塔这样的国产品牌，通过激光雷达与高精地图等技术，来让更多区域的人更快用上智能驾驶功能，这并不代表技术上的落后，而是为了体验上的领先。更何况在技术方面，国产品牌也同样在发力，通过AI大模型、更优秀的算法，从而实现去高精地图、减少传感器数量。

当然，无论是高精地图还是激光雷达，其实本质上也只是成本问题，但一辆车上一部分的成本，并不一定会直接反映给用户。

落地就能用的软件，居然还更便宜

目前，特斯拉FSD（完全自动驾驶能力）在国内的选装价格为64000元，且只提供一次性购买这一种方案。而国产品牌提供的方案则有着更高的性价比，以阿维塔11为例，这款车全系标配了AVATRUST超感系统与AVATRUTH超算系统，高速智驾领航辅助、智能泊车辅助与遥控泊车辅助等功能都是全系标配。

如果想要城区智驾领航辅助（City NCA）和代客泊车辅助（AVP），则需订阅ADS 高阶功能包，可按月、按年或一次性购买，具有较强的灵活性。此外，就在订阅开始的6月30日，阿维塔还公布了一次性购买的优惠政策，在今年12月31日前一次性购买ADS 高阶功能包，价格将由32000元优惠至18000元。相比特斯拉完全自动驾驶能力选装便宜了46000元，并且功能立即可用。当系统迭代至ADS 2.0后，一次性购买功能包的用户，可以直接免费升级。

阿维塔11

与此同时，针对不想购买该功能的用户，阿维塔还在6月30日向所有用户推送了城区车道巡航辅助（City LCC）功能。也就是说，所有阿维塔11车主，都能在城区体验到部分智能驾驶功能，不存在不选装软件，就浪费车上硬件的问题。

如此看来，即便这款车使用了激光雷达、高精地图，但它依旧在智能驾驶方面比特斯拉更具性价比，同时还带来了更好的体验。

国产品牌虽然在智能驾驶方面起步比特斯拉晚，但像阿维塔一样的智驾领先者正通过更快的落地速度与更好的用户体验来告诉大家，这个行业里，不存在先来后到，也不存在绝对的技术唯一，体验才是评判标准。

15:40 Threads now available to download: Meta’s microblogging alternative to Twitter

9to5Mac

15:05 Apple reminds us that iPad Pro does augmented reality, too

Cult of Mac

14:41 A Total War Saga: Thrones of Britannia – v1.2.3 Build 13348.2970280 + DLC

FitGirl Repacks

#950 Updated A Total War Saga: Thrones of Britannia v1.2.3 Build 13348.2970280 + DLC

Genres/Tags: Strategy, 3D, Real-time, Turn-based
Companies: Creative Assembly / Sega
Languages: RUS/ENG/MULTI12
Original Size: 16.3 GB
Repack Size: from 4.3 GB [Selective Download]

Download Mirrors

1337x | [magnet] [.torrent file only]
RuTor [magnet]
Tapochek.net
Filehoster: MultiUpload (10+ hosters, interchangeable) [Use JDownloader2]
Filehoster: BayFiles
Filehoster: OneDrive (Uploaded by DyR0 t(-_-t), compatible with torrent mirrors)

Discussion and (possible) future updates on CS.RIN.RU thread

Screenshots (Click to enlarge)

Repack Features

Based on Steam BuildID 11621285 release with all localizations: 16.3 GB, thanks to 0x29A!
CODEX crack/emu applied over; Alternative Goldberg and TENOKE cracks are located in NoDVD folder after installation
Game version: v1.2.3 Build 13348.2970280; Blood, Sweat and Spears DLC is included and activated
100% Lossless & MD5 Perfect: all files are identical to originals after installation
NOTHING ripped, NOTHING re-encoded
Selective Download feature – you can skip downloading and installing localizations you don’t need (English, Portuguese-Brazil, Traditional Chinese, Simplified Chinese, Czech, Korean and Turkish localizations are included by default)
Significantly smaller archive size (compressed from 16.3 to 4.3~4.6 GB for any single language)
Installation takes 2-5 minutes (depending on your system and selected components)
After-install integrity check so you could make sure that everything installed properly
HDD space after installation: 12.6 GB
At least 2 GB of free RAM (inc. virtual) required for installing this repack
Repack uses XTool library by Razor12911

Game Description Thrones of Britannia is a standalone Total War game which will challenge you to re-write a critical moment in history, one that will come to define the future of modern Britain. With ten playable factions, you must build and defend a kingdom to the glory of Anglo-Saxons, Gaelic clans, Welsh tribes or Viking settlers. Forge alliances, manage burgeoning settlements, raise armies and embark on campaigns of conquest across the most detailed Total War map to date.
Selective Download

You can skip downloading of language files you don’t need. English, Portuguese-Brazil, Traditional Chinese, Simplified Chinese, Czech, Korean and Turkish languages are included by default. Here is the list of optional files:

fg-selective-french.bin
fg-selective-german.bin
fg-selective-italian.bin
fg-selective-polish.bin
fg-selective-russian.bin
fg-selective-spanish.bin

Backwards Compatibility

This repack IS NOT backwards compatible with my previous ToB repack.

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