三星Q4推出大屏双核Windows Phone 8手机?

三星计划至少推出两款Windows Phone 8手机,代号为“Odyssey”和“Marco”。这两款手机都采用了高通Snapdragon双核处理器。“Odyssey”定位高端市场,配备4.65英寸Super AMOLED屏幕;“Marco”则稍低端,采用4英寸屏幕。这两款手机的发布可能改变Windows Phone阵营现状。

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据外媒报道,最近跟苹果打官司的三星向法庭递交了一份文档,当中有一个惊人的消息:三星至少计划推出两款Windows Phone 8手机,它们的代号分别为 “Odyssey”和“Marco”。据悉三星很有可能在今年第四季度生产这两款智能手机,它们可能是今年首批推向市场的Windows Phone 8智能手机的成员。目前市面上的Windows Phone手机采用的是单核处理器,这种情况未来将会改变,因为这两款手机都是采用高通Snapdragon双核芯片的大屏幕手机!

根据文档里面的消息,“Odyssey”将会是一款面向高端市场的手机。它采用主频为1.5GHz的高通Snapdragon双核处理器,配备4.65英寸的Super AMOLED屏幕。这款手机前置200万像素的摄像头,后置的摄像头为800万像素,支持NFC和LTE/HSPA+ 21广播技术。

而“Marco”手机将继“Odyssey”之后推出,它同样使用的是Snapdragon芯片。这款手机采用分辨率为800*480的4英寸屏幕,前置200万像素的摄像头,而后置摄像头“缩水”为500万像素。此外,这款手机并没有配置NFC芯片。

三星在Android平台上的成就大家有目共睹:它现在是Android手机阵营中最大的生产厂商,而且其智能手机的销售量已经超越了苹果。在Android平台上获得丰收后,三星极有可能也想在Windows Phone平台上分一杯羹。

如果这两款手机如期推出的话,估计诺基亚的处境将会更加糟糕。包括Lumia系列在内,现在的Windows Phone 7手机都是单核的,而三星的产品能够打破这个局面,为Windows Phone阵营吸引更多的用户。

微软若真能成功拉拢三星这个世界最大的手机制造商,它无疑是最大的受益者。因为三星的介入丰富了Windows Phone阵营的产品,而且部分三星忠实用户从Android转向Windows Phone也是有可能的。难道Windows Phone手机真的要翻盘了?

Via:gigaom

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### Q4 和 Q8 的含义 在模型领域,Q4 和 Q8 表示不同的量化精度级别。具体来说: - **Q4** 指的是 INT4 量化,即将浮点数权重转换为 4 位整数表示。这种量化方式显著减少了模型的存储需求并提高了推理速度,但可能会带来一定的精度损失[^2]。 - **Q8** 则指的是 INT8 量化,即使用 8 位整数来近似原始浮点权值。相比 Q4,Q8 提供更高的数值精度,通常伴随着更的模型尺寸和稍慢一些的执行效率。 对于实际应用中的选择取决于具体的业务需求以及对吞吐量与延迟的不同偏好。例如,在追求高吞吐量的同时能够接受一般水平延迟的情况下,可以选择 W8A8 方案;而对于那些更看重低延迟的应用,则更适合采用 W4A16 设置[^1]。 ```python import numpy as np def quantize_weights(weights, q_level='int8'): """ Quantizes the given weights to either int4 or int8. Args: weights (np.ndarray): Original floating-point model weights. q_level (str): The target quantization level ('int4' or 'int8'). Returns: np.ndarray: Quantized integer weights. """ if q_level == 'int4': scale_factor = np.max(np.abs(weights)) / ((2**(4)-1)/2) return np.round((weights / scale_factor)).astype(np.int8).clip(-8, 7) elif q_level == 'int8': scale_factor = np.max(np.abs(weights)) / ((2**(8)-1)/2) return np.round((weights / scale_factor)).astype(np.int8) # Example usage with dummy data dummy_weights = np.random.randn(100, 100) quantized_int4 = quantize_weights(dummy_weights, 'int4') print(f"Quantized Weights using {q_level}: \n", quantized_int4[:5]) ```
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