每日新闻综述:Mozilla的Firefox高级计划

Mozilla的首席执行官克里斯·比尔德在最近的一次采访中发表了一个令人惊讶的声明,一个高级版本的Firefox即将问世。但是没有必要惊慌,免费版的Firefox不会消失。

这一消息轰动一时:长期以来一直是稳定的第三方开源浏览器冠军的Firefox将在今年晚些时候推出高级版本。当你仔细想一想,这是一个有意义的举动。

开发并不便宜,开发浏览器也不容易。再加上一个易于修改的浏览器的目标,无论是通过扩展还是其他方式,成本只会上升。但火狐一直是免费的。

为了支持开发成本,Mozilla依赖于搜索引擎交易。在这一点上,它90%的收入来自谷歌,这实际上是一个问题。谷歌(通过Chrome)最终是Firefox浏览器的竞争对手。如果公司决定不再续签搜索引擎协议,Mozilla很可能会找到一个新客户,但过渡可能不会很愉快。

Firefox的订阅高级版增加了一个新的持续收入来源。我们的目标是减少对任何单一来源的依赖,并使事情变得更加平等。

如果你担心这意味着你可能知道和喜爱的免费Firefox的终结,你可以停下来。免费版不会消失,基金会也不打算删除其中的任何功能,并将其转移到高级版。相反,高级版将获得免费版没有的一些新功能,可能是VPN和安全存储空间。我们不知道的是Mozilla正在考虑的定价是多少。

Mozilla表示,它将在10月份的某个时候开始测试高级版。[下一个网络]

其他新闻:

亚马逊关闭其餐厅送货服务:亚马逊有一项类似于门仪表盘的送货服务,可以把你的食物送到你手中。如果你在想,“是吗?”这可能就是问题所在。该公司表示,服务的最后一天是6月24日。你将不得不满足于DoorDash,或GrubHub,或优步Eats,或PostMates…。我们认为我们发现了导致这次停摆的另一个问题。[GeekWire]。 华为希望开发者跳到其应用商店:华为不能再使用谷歌服务,这包括谷歌Play应用商店。为了维持公司的运营,它一直在联系一些开发者,要求他们:请加入华为的AppGallery Store。这是一个明智的举动。任何一位Windows Phone难民都会告诉你,没有应用程序,移动操作系统很难生存。[9比5谷歌]。 Shazam现在可以通过耳机识别歌曲:Shazam是智能手机应用程序早期的一款整洁的应用程序。如果你在收音机里听到一首歌,但不知道它的名字,调出Shazam,它也许能帮你辨认出来。但你必须用手机的扬声器播放这首歌,或者把平板电脑的麦克风放到离收音机足够近的地方,这样才能听得清楚。现在,在Android的更新中(似乎还没有iOS),即使应用程序在后台,它也可以用你的耳机收听。整洁的东西。[边缘]。 Xbox Live现在允许你选择采取的玩家标签:Xbox玩家标签,就像任何服务的用户名一样,面临着越来越多的问题。您要使用的完美名称已在使用中。可能是被一个十年没打过球的人打的。微软的解决方案是让你拥有你想要的GamerTag,但在它之后显示一些数字(ID号)。这有点像当你添加你的生日时,除了有人也拿走了它,微软给了你一个有效的Gamertag。[引擎小部件]。 微软停止向Xbox添加新的向后兼容游戏:对于下一款Xbox Scarlett项目来说,好消息是微软希望确保每一款Xbox One游戏都能与之兼容。坏消息是,这意味着转移工作,结束程序,让Xbox 360和原创Xbox游戏在Xbox One上运行。向后兼容的游戏列表现已完成,希望其中包括您最喜欢的360游戏。[Ars Technica]。 史蒂文·斯皮尔伯格(Steven Spielberg)的最新节目只在晚上上映:史蒂文·斯皮尔伯格正在与一款名为Quibi(快速咬人的缩写)的新应用程序合作,以独特的方式讲述恐怖故事。这款应用程序只会在晚上播放节目。通过确定你的时区,该应用程序将在白天显示倒计时计时器,当夜幕降临时,节目将解锁以供观看。[数码趋势]。 AMD宣布了新的显卡,但没有光线跟踪:AMD的最新显卡绝对是中端的,但价格实惠(至少它们比Nvidia的同类产品便宜)。起价379美元的是Radeon RX 5700,紧随其后的是Radeon RX 5700 XT,售价449美元。AMD还展示了一款可以在提高对比度的同时锐化图像的软件。你仍然不会发现带有AMD卡的光线跟踪,这是NVIDIA的头条功能。[PCMag]

相关:什么是光线跟踪?

与昨天的深度假故事几乎完全相反,研究人员展示了一种新的人工智能技术,可以根据声音生成面孔。

这个概念与人类已经在做的事情非常相似。如果你在与某人面对面之前与他们通过电话,或者在没有见过他们的情况下听过他们的广播,那么你很可能在脑海中产生了他们的脸的形象。你用线索来决定他们的种族、年龄等等,这可能是完全错误的,但你还是这样做了。

人工智能(称为Speech2Face)做的也是同样的事情。研究人员通过标准的神经网络过程对其进行训练。通过向人工智能展示大约100,00种不同的谈话方式,人工智能积累了一个庞大的数据集以供使用。该数据集引导了声音提示和特定面部特征之间的关联。

这些研究确实限制了它的功能,例如,它不知道每个人的脸应该是什么样子,所以它产生了“平均脸”。但是,当给出它从未见过的声音时,它产生的面孔虽然与实际声音的所有者不匹配,但实际上通常是正确的种族、性别和年龄设置。

很快,什么都不会再是真的了。[现场科学]

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