伴随暑期到来,以及各国免签政策的加码,最近出境游的热度持续升温。越来越多的人踏上说走就走的境外旅行,一览世界各国独特的人文风光。无论是去欧洲体验休闲时光,还是在东南亚感受异域风情,每一次旅行都是值得我们奔赴的诗和远方。但身处异国他乡难免会遇到上网、出行、交流等诸多问题,现在只需要一部华为手机即可轻松解决,自在享一夏。
境外上网不发愁,天际通一键畅联全球
今年暑期出境游受到广泛青睐,但如何在千里之外保持网络畅通,以便与国内亲友分享外面的世界,成为境外旅行的首要考量因素。华为手机自带的天际通App,就可以快速帮你搞定境外上网难题。
天际通App支持全球100+国家和地区的上网服务,不需要换卡、开通漫游等繁琐步骤,只需简单设置,一键开启,即可享受更高速稳定的网络连接,轻松畅游全球各地。如果你是和朋友组团旅行,华为天际通还支持通过手机热点分享,大大降低境外上网成本。
近期天际通针对欧洲旅行用户特别推出“欧洲流量99元包月”,还有“境外流量9.9元包天”活动,唤起小艺说出口令词“境外流量”,即可直达9.9元包月活动页,每天包含5GB高速流量,常速流量不限量。覆盖港澳日韩欧美新马泰等地,让每一个热爱旅行的朋友都能畅快游全球。
境外出行更从容,Petal Maps一站式精准导航
置身于陌生的国度,一款专为中国人量身定制的出境地图不仅给足我们暑期出游的松弛感,还能让我们快速融入当地生活。出境前,我们可以提前下载Petal Maps,使用中文搜索地点、路线和服务,做好规划,高效出行。出境后,导航全程也有中文提示,不用担心看不懂指示牌等情况,即便在异国他乡也能对出行尽在掌握,瞬间变身“本地人”。
依托丰富的应用功能与覆盖全球的地图数据能力,Petal Maps这一宝藏应用还可以满足我们出行前后的一站式旅行需求。在出发前,我们可以提前打开Petal Maps查看酒店、景点、餐厅等地理位置并合理规划路线,并通过【地点收藏】和【模拟导航】等功能掌握具体行动轨迹,让境外出行更从容。到达目的地后,Petal Maps还为我们提供本地榜单指南等多样的本地生活服务,仿佛随身配备了当地私人向导,带来更个性化的境外出行体验。
境外旅行“搭子”,全能小艺让暑期畅玩无阻
想要出境放肆玩,能问答、会修图、精文案、通翻译的小艺,是不可或缺的“出行搭子”,可以帮我们在境外游的各种场景下解锁暑期的N种玩法。
比如在出发前我们可以对小艺说“做一个法国7天旅行攻略”,小艺就能快速生成旅行攻略,让出行路线更高效合理。而当我们抵达热门景点,拍照打卡总是少不了的,但免不了会有路人误入镜头,通过小艺的AI消除功能,即可快速消除画面上的路人,定格专属自己的境外之旅。在境外旅行中,每天都有不一样的风景和心情,大家一定迫不及待地想要分享在社交平台,这时还可以使用小艺帮写激发创作灵感,生成更多风格、更符合当下语境的文案,分享朋友圈。
此外,旅途过程中我们难免对偶遇的朋友、未知的历史文化充满好奇,华为小艺还能让我们随时保持“E人”状态。只需要唤醒小艺,对小艺说“面对面翻译”,就可以与当地朋友进行更顺畅的交流。当我们看到国外餐厅的菜单、景点介绍、路边有趣的广告牌等新鲜事物,只需要将内容拍下来发送给小艺,小艺就能快速翻译图片,满足你的一切好奇心。在国外旅行的时候,你还可以通过小艺知识问答功能,快速获取各种景点信息,像卢浮宫的历史、埃菲尔铁塔为什么那么著名等各种“十万个为什么”,小艺都能快速解答,让你在旅途中也能轻松涨知识。
当下,出境游已成为暑期游玩的一大主流趋势,如果你已准备了行程,记得带上华为手机这些丰富的出境应用和服务,解锁出境自由。另外,华为会在7月20日-8月31日上线#自在享一夏#微博打卡活动,并已启动了出境游专场,感兴趣的朋友可以在天际通App里寻找并截图“享一夏”活动图标,带话题#自在享一夏#发布微博打卡,即有机会获得官方提供的HUAWEI Pura 70 Pro手机、HUAWEI WATCH 4手表、HUAWEI MatePad 11.5''S 平板、HUAWEI FreeClip 耳夹耳机、华为音乐会员年卡及月卡等多种惊喜奖品,千万别错过!
好文章,需要你的鼓励
这项研究探讨了具身智能体(如机器人)如何通过记忆为用户提供个性化服务。宜远大学研究团队开发了MEMENTO评估框架,通过两阶段设计评估智能体利用记忆的能力。研究将个性化知识分为物体语义(如"我最喜欢的杯子")和用户模式(如"早餐习惯")两类。实验表明,即使是GPT-4o等前沿模型在需要综合多记忆的任务中也表现出30.5%的性能下降,特别是在理解用户模式方面存在明显挑战。
这项研究提出了一种创新的"生命长久安全对齐"框架,使大语言模型能够持续适应不断进化的越狱攻击策略。框架核心是元攻击者与防御者之间的对抗演化循环:元攻击者不断发现新的攻击策略,防御者则学习抵御这些攻击。实验表明,经过两轮迭代后,防御者成功将攻击成功率从73%降至7%,同时保持了模型的有用性。这种动态进化方法相比传统静态安全对齐更有效,为构建持续安全的大语言模型提供了新方向。
Enigmata是一项突破性研究,通过合成可验证的拼图训练大语言模型的逻辑推理能力。该研究创建了包含36种任务、7大类推理能力的完整训练系统,每项任务都配备了可控难度生成器和自动验证器。基于此训练的Qwen2.5-32B-Enigmata模型在拼图推理基准上超越了o3-mini-high和o1等顶尖模型。更令人惊喜的是,当应用于更大规模模型时,这些拼图数据不仅提升了模型解决拼图的能力,还意外增强了其数学和STEM推理能力,展示了纯逻辑训练带来的广泛泛化优势。
这项来自新加坡国立大学等机构的研究引入了REASONMAP,一个用于评估多模态大语言模型细粒度视觉理解能力的基准测试。研究团队使用来自13个国家30个城市的高分辨率交通地图,构建了1,008个问答对,设计了两级评估框架测量答案的正确性和质量。对15个流行模型的评估揭示了一个意外发现:开源领域的基础模型表现优于推理型模型,而闭源模型则相反。研究还表明,当视觉输入被遮盖时,模型性能普遍下降,证明真正的细粒度视觉推理任务仍需要有效整合多模态信息。