Nhận định, soi kèo Bodo Glimt vs Twente, 00h45 ngày 21/2: Ngậm ngùi dừng bước

Kết quả thử nghiệm pin của Xiaomi trên Mi Max 2

Thiết kế của Mi Max 2 cũng được tinh chỉnh lại. Phần mặt lưng được nâng cấp lên kim loại nguyên khối với các cạnh bo vát nhẹ trông cao cấp hơn phiên bản trước. Chi tiết đáng chú ý nhất là 2 dải ăng ten được đẩy lên 2 đầu máy, mang phong cách của các thiết bị iPhone 7/7 Plus.  Cảm biến vân tay tiếp tục được đặt ở mặt sau. Theo Xiaomi, họ đa tối ưu lại thiết kế để Mi Max 2 thon gọn hơn, dễ sử dụng bằng một tay hơn.

Trên Mi Max thế hệ đầu, phần viền màn hình bị cho là quá dày, chiếm nhiều diện tích vô ích. Xiaomi đã ghi nhận ý kiến này và tinh chỉnh lại viền màn hình của Mi Max 2 gọn hơn 53%. Cụ thể, viền màn hình của Mi Max 2 chỉ dày 0.7mm so với 1.5mm của Mi Max 1.

Trái với thông tin rò rỉ trước đó, Mi Max 2 chỉ được trang bị vi xử lý Snapdragon 625 chứ không phải Snapdragon 626 hay 660 mới được Qualcomm giới thiệu. Máy cũng chỉ có 4GB RAM (so với 6 GB RAM từ các tin đồn) đi kèm tùy chọn bộ nhớ 64GB hoặc 128GB. Người dùng có thể mở rộng bộ nhớ thông qua khe cắm microSD tối đa 128GB.

Camera trên Mi Max 2 được chăm chút với cảm biến độ phân giải 12 MP Sony IMX386 tương tự trên mẫu smartphone tầm cao của Xiaomi là Mi 6, kích thước điểm ảnh 1.25μm (tăng 56% so với thế hệ trước) cho phép chụp thiếu sáng tốt hơn, hỗ trợ lấy nét theo pha.

Trong một bài đăng công bố, Giám đốc Kỹ thuật của Google – nhà tương lai học Ray Kurzweil và Giám đốc Quản lý Sản phẩm Rachel Berstein nói rằng, hệ thống này không phụ thuộc vào hoạt động tìm từ khóa. Họ đã huấn luyện ứng dụng AI này bằng cách đưa cho nó "hàng tỷ những cặp câu hội thoại", để chúng có thể học cách để nhận ra một câu trả lời hay sẽ như thế nào. Khác với công cụ tìm kiếm Google, Talk to Books có thể giúp bạn tìm ra những tiêu đề, lời văn trong sách mà nếu chỉ tìm kiếm bằng từ khóa đơn thuần sẽ không đạt được. Đơn cử, khi tìm kiếm "Anh ấy nói rằng anh ta là thám tử vĩ đại nhất mọi thời đại", kết quả cho ra những câu trong sách được in đậm, và có những câu in đậm trong số này thậm chí không có bất kì một từ khóa nào trong câu hỏi vừa rồi, bởi vì bộ máy trí tuệ nhân tạo đã liên kết từ "detective"(thám tử) với "investigator"(nhà điều tra), hay nói cách khác, hệ thống tìm giúp người dùng trả lời câu hỏi theo đúng ngữ cảnh họ muốn nói đến.

Một trang web khác cùng được tung ra với "Talk to Books" là Semantris. Semantris là một trang bao gồm các trò chơi liên quan đến từ vựng, trong đó một trò chơi tương tự như trò chơi xếp hình Tetris, bằng cách bạn xếp những nói về cùng một chủ đề. Hai trò chơi chứng minh khả năng của AI có thể nhận diện và phân loại được những từ đồng nghĩa, từ không đồng nghĩa hay trái nghĩa, kể cả liên kết tiếng kêu như "vroom" với xe máy và "meow" với mèo. Bạn đọc có thể trải nghiêm các trò chơi của Semantris qua link này.

Sự phát triển trong véc-tơ từ vựng, một mô hình huấn luyện trí tuệ nhân tạo - từ những thuật toán - mà máy tính có thể học về mối quan hệ giữa các từ vựng dựa trên ngữ cảnh thực, đã đưa đên sự vượt lên của công nghệ xử lý ngôn ngữ trong vài năm qua. Theo Kurzweil và Bernstein, những trang web trên là một minh chứng cho thấy cách "máy tính học" có khả năng thực hiện hóa những ứng dụng tưởng chừng như không thể trước đây.Theo họ, những ứng dụng không tưởng khác còn bao gồm " khả năng phân loại, phân tích sự tương đồng ngữ nghĩa, phân nhóm ngữ nghĩa, lựa chọn phương án từ vựng phù hợp và tính năng tìm kiếm ngữ nghĩa (Talk to Book là một ví dụ về khả năng tìm ngữ nghĩa, không phải tìm từ khóa như Google bình thường). Google đã đưa ra một mô-đun từ tính năng này trên Tensorflow để những nhà nghiên cứu và lập trình khác có thể sử dụng, và việc công khai mô-đun này sẽ giúp cho công trình của Google có thể dẫn lối cho nhiều ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo khác, với mong muốn đưa các ứng dụng này đi xa hơn những ứng dụng trước đây.