十二屆全國人大二次會(huì)議召開在即,全國人大代表、浪潮集團(tuán)董事長兼黨組書記孫丕恕在接受媒體采訪時(shí)呼吁從成立國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略委員會(huì),并提出推動(dòng)政府共享數(shù)據(jù)。
他認(rèn)為,信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展帶來大數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長,正在與礦產(chǎn)、土地、石油一樣成為國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資產(chǎn)和國家競(jìng)爭(zhēng)力的重要標(biāo)志,因此從國家層面推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展十分重要。
孫丕恕提出,應(yīng)當(dāng)盡快制定我國的大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略,成立由國家高級(jí)領(lǐng)導(dǎo)人擔(dān)任最高領(lǐng)導(dǎo)的國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略委員會(huì),主抓國家層面的大數(shù)據(jù)資源的儲(chǔ)備和分析處理,對(duì)關(guān)系到國計(jì)民生、國家安全的大數(shù)據(jù)關(guān)鍵業(yè)務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一決策、統(tǒng)一部署;在各部委、各省落實(shí)大數(shù)據(jù)推動(dòng)具體措施;同時(shí),組織專家制定我國大數(shù)據(jù)收集、應(yīng)用、服務(wù)生態(tài)鏈的長期規(guī)劃和發(fā)展路線,出臺(tái)大數(shù)據(jù)推動(dòng)政策和文件,組織制定大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制定。
孫丕恕建議國家設(shè)立產(chǎn)業(yè)發(fā)展專項(xiàng)資金,攻克大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵核心技術(shù),創(chuàng)新數(shù)據(jù)服務(wù)商業(yè)模式,加速大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)培育。一是建立公共大數(shù)據(jù)資源管理平臺(tái),有計(jì)劃、有步驟地收集相關(guān)數(shù)據(jù);二是鼓勵(lì)和推動(dòng)數(shù)據(jù)服務(wù)業(yè)的發(fā)展,鼓勵(lì)各種機(jī)構(gòu)、企業(yè)等利用公共數(shù)據(jù)發(fā)展數(shù)據(jù)應(yīng)用。
孫丕恕還表示,政府應(yīng)進(jìn)一步開放數(shù)據(jù),購買數(shù)據(jù)服務(wù),提高科學(xué)治理水平。一是各級(jí)政府和部門建立數(shù)據(jù)開放平臺(tái),以服務(wù)民生、服務(wù)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為主,分步驟向社會(huì)開放政府?dāng)?shù)據(jù);二是政府進(jìn)一步完善向社會(huì)購買服務(wù)的政策,要求政府購買數(shù)據(jù)服務(wù),推進(jìn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為知識(shí);三是推動(dòng)政府開放共享數(shù)據(jù)。
孫丕恕指出,政府開放數(shù)據(jù),一方面可以帶動(dòng)商業(yè)數(shù)據(jù),開放市場(chǎng)的繁榮;另一方面,從政府管理自身需求來看,在國家戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型期,要改善粗放型經(jīng)濟(jì),政府要減少對(duì)經(jīng)濟(jì)的直接干預(yù),增加對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的判斷,需要政府加強(qiáng)科學(xué)化、精細(xì)化的政策制度,大數(shù)據(jù)采集和利用可為政府決策提供第一手的參考資料和決策依據(jù)。
對(duì)此,孫丕恕提出三點(diǎn)具體措施:搭建政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái);定期公開、發(fā)布公共數(shù)據(jù);鼓勵(lì)企業(yè)利用公共數(shù)據(jù)創(chuàng)新商業(yè)模式。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。