iOS 18.4 中,Apple Intelligence 为通知功能带来了新的改进:优先级通知。
目前我最喜欢的 Apple Intelligence 功能之一是通知摘要。在 iOS 18.4 中,AI 驱动了另一个类似的功能,让你的通知体验更上一层楼:优先级通知。
这项新功能本质上为锁屏界面的通知提供了两个不同的显示级别。
如果 Apple Intelligence 判定某个提醒特别重要,它会在新的优先级通知突出显示区域中更加醒目地呈现。不太重要的提醒仍然会显示,但它们会位于优先级通知的下方,且没有相同的视觉装饰效果。
你不仅可以为所有应用手动启用或禁用此功能,还可以针对单个应用进行设置。这样,优先级通知就能真正反映出对你个人而言最重要的内容。
视觉智能最初是作为 iPhone 16 独占功能推出的。尽管 iPhone 15 Pro 和 Pro Max 支持所有其他 AI 功能,但却错过了视觉智能。
但 iOS 18.4 改变了这一点,它将该功能引入了 iPhone 15 Pro 和 iPhone 16e,尽管这些设备没有相机控制按钮。
系统通过在控制中心添加新按钮来实现这一功能,该按钮还可以分配给设备的动作按钮或锁屏控制。
当 Apple 最初展示其用于创建原创图像的 Image Playground 应用时,有三种风格可供选择:
Image Playground 在去年 12 月的 iOS 18.2 中发布时,只包含了前两种风格选项。
现在,在 iOS 18.4 中,素描风格完成了这个三重奏。这意味着你现有的或未来创建的 AI 图像都可以使用这种看起来像铅笔绘制的新设计风格。
AI 擅长汇总和总结大量信息,这使其非常适合处理用户评论。在 iOS 18.4 中,App Store 也从中受益。
Apple Intelligence 为 App Store 应用中的应用和游戏列表带来了评论摘要功能。虽然你仍然可以自行浏览完整的用户评论,但现在你还可以通过阅读 AI 评论摘要快速了解用户对应用的看法。
Apple Intelligence 在推出时最大的限制之一是仅支持英语。虽然 Apple 扩展了对多个本地化英语选项的支持,但直到现在 AI 仍然只支持英语。
在 iOS 18.4 中,新增了八种 AI 语言支持:
印度和新加坡现在也获得了本地化英语支持。
Apple Intelligence 目前尚未在两个主要地区(欧盟和中国)推出,其中一个地区终于等到了这项功能。
iOS 18.4 首次为欧盟带来 AI 支持。此前,欧盟用户只能在 Mac 上使用 AI 功能,但现在 iPhone 和 iPad 用户也能享受这些功能了。
Apple 持续推出新的 Apple Intelligence 功能已有九个月。遗憾的是,一些最重要的承诺功能——主要是 Siri 的重大升级——短期内不会到来。不过,随着 Apple 之前宣布的其他 AI 功能陆续推出,我们正在接近 WWDC 2025,iOS 19 可能会带来新的 AI 功能。
好文章,需要你的鼓励
zip2zip是一项创新技术,通过引入动态自适应词汇表,让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组,显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法,基于LZW压缩算法,允许模型即时创建和使用"超级tokens",将输入和输出序列长度减少20-60%,大幅提升推理速度。实验表明,现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架,在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间,特别适用于专业领域和多语言场景。
这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者,创建了PARADEHATE数据集,用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美,随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示,在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异,证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案,为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。
这项研究由中国科学技术大学的研究团队提出了Pro3D-Editor,一种新型3D编辑框架,通过"渐进式视角"范式解决了现有3D编辑方法中的视角不一致问题。传统方法要么随机选择视角迭代编辑,要么同时编辑多个固定视角,都忽视了不同编辑任务对应不同的"编辑显著性视角"。Pro3D-Editor包含三个核心模块:主视角采样器自动选择最适合编辑的视角,关键视角渲染器通过创新的MoVE-LoRA技术将编辑信息传递到其他视角,全视角精修器修复并优化最终3D模型。实验证明该方法在编辑质量和准确性方面显著优于现有技术。
这项研究提出了ComposeAnything,一个无需重新训练的框架,可显著提升AI图像生成模型处理复杂空间关系的能力。该技术由INRIA、巴黎高师和CNRS的研究团队开发,通过三个创新步骤工作:首先利用大型语言模型创建包含深度信息的2.5D语义布局,然后生成粗略的场景合成图作为先验指导,最后通过物体先验强化和空间控制去噪引导扩散过程。在T2I-CompBench和NSR-1K基准测试中,该方法远超现有技术,特别是在处理复杂空间关系和多物体场景时表现卓越,为AI辅助创意设计开辟新可能。