近日,Google 2022年I/O开发者大会顺利举行,率先吹响了国内外最前沿技术 PK 之战的号角。今年大会采用了线上+线下的形式,在近3个小时的时间内,Google提到了底层技术、AI应用、智能硬件以及安卓系统等多个领域。
和往年一样,今年开发者大会的大部分内容依然面向开发者,很多内容都涉及Google的基础技术研发,并且还释放了很多关于安卓生态发展方向、Google硬件以及Android 13的信息,接下来和大家回顾一下此次大会的重点内容。
据Google CEO Sundar Pichai介绍,Google 此次在产品及技术方面带来了众多更新与改进,如:在 Google 翻译上,Google 新增了 24 种语言支持,还借助机器学习,让这一功能越来越智能;Google 地图获得了新的沉浸式视图体验;YouTube 视频可以自动生成章节和转录;Google Docs 引入自动摘要功能;并且Google Meet 也带来了转录和摘要功能,还更新了 Project Starline。
除此之外,针对智能语音操作,Google也提出了完善交互体验的两项技术:Look and Talk和Quick phrases,前者会识别使用者的面容信息,当检测到你面向设备时,就可以捕捉你的语音指令,并且所有的图像处理均由本地完成,不会涉及云端处理。
曾经只能在科幻片中看到的场景,如今正在成为现实。其实,随着万物互联时代的到来,智能设备正越来越多的出现在人们的生活当中,如智能手表、智能手环、智能门锁、智能空调、智能扫地机器人、智能电视等都在加速融入人们的生活当中,而智能设备连接的稳定性、数据同步的完整性、App的兼容性和稳定性、功能的实用性等,都在一定程度影响着使用者的体验。而对于智能设备制造商来说,由于综合条件的限制,在测试设备、测试专业团队、和连通性相关问题的测试经验上,有着一定的欠缺。
Testin云测试拥有专业的测试团队,完善的测试设备及丰富的测试经验,在近年来与各领域的智能设备生产企业进行了广泛深入的合作,提供了各种完善的测试解决方案,全力保障了各种智能产品上市前的质量与安全。
对于下一代移动操作系统Android 13,Google介绍了3个体验升级的方向:以智能手机为场景核心、 扩大智能终端的应用边界以及实现多设备间更好地协同。具体到系统体验层,Android 13将支持图标颜色随主题更换、为不同应用设定使用的语言、新的媒体中心界面等等,同时谷歌也推出了自家的钱包应用(Google Wallet)。
而早在Android 13开发者预览版发布初期,为了能让广大Android 开发者可以在最短的时间内使用最新的系统进行适配,满足其想要优化应用程序和尝鲜的开发测试需求,Testin云测试第一时间上线了搭载Android 13 系统的测试设备和测试环境,涵盖远程真机测试、智能兼容性测试和自动化测试等多样化服务,帮助广大开发者们在为客户提供更好的使用体验时可以抢占先机。
多年来,Testin云测试持续为企业及开发者提供高效专业的智能测试服务,以最快速度同步上线市面上各类新型系统和机型,并提供专业技术支持,保障企业和开发者及时高效适配应用,帮助企业提高应用效能与投资回报。
Testin云测试智能兼容性测试服务依托于强大的智能云交付中心,通过将企业移动端产品应用自动部署至智能云交付中心的海量手机终端,由专家进行应用场景全量功能用例设计,并逐一验证功能逻辑正确性和App页面适配情况。通过测试用例转化为自动化脚本,结合人工+自动化的方式,针对安装、启动、运行、功能、性能、UI等多维度定位应用在不同品牌、分辨率、系统版本机型上的兼容性问题,进行检测记录。测试结果涵盖全操作流程的通过情况、对应步骤的截图、全流程运行日志、应用性能指标等详细信息。
经过十数年的创新与发展,Testin云测试已业内领先的智能测试为企业应用、软件、系统、网站、小程序等提供全方位测试服务,涵盖兼容测试、功能测试、性能测试、安全测试、自动化测试、自动化监控、远程真机测试等多项内容,并且服务形式灵活多样,还可以提供离岸及人员驻场等方式,满足企业移动端、Web端、PC端和智能硬件等多样化测试需求,持续为企业测试的整个生命周期保驾护航!
好文章,需要你的鼓励
工业升级的关键,或许在于智能本身。“工业+机器人”将成为通向下一阶段工业体系的核心抓手。——黄仁勋。
浙江大学等联合研究发现,AI强化学习效果取决于"模型-任务对齐"程度。当AI擅长某任务时,单样本训练、错误奖励等非常规方法也有效;但面对陌生任务时,这些方法失效,只有标准训练有用。研究团队通过大量实验证实,这种"舒适圈"现象比数据污染更能解释训练差异,为AI训练策略优化提供了新思路。
瑞士政府正式发布了自主研发的人工智能模型,该模型完全基于公共数据进行训练。这一举措标志着瑞士在AI技术自主化方面迈出重要一步,旨在减少对外国AI技术的依赖,同时确保数据安全和隐私保护。该模型的推出体现了瑞士对发展本土AI能力的战略重视。
巴赫切希尔大学研究团队通过对五种不同规模YOLO模型的量化鲁棒性测试发现,静态INT8量化虽能带来1.5-3.3倍速度提升,但会显著降低模型对噪音等图像损伤的抵抗能力。他们提出的混合校准策略仅在大型模型处理噪音时有限改善,揭示了效率与鲁棒性平衡的复杂挑战。