“本來(lái)是想證明一下自己的‘破案’能力。結(jié)果完全猜不透這些創(chuàng)客造的 “神器”??磥?lái)還是得集眾人智慧,才能完全攻破這些創(chuàng)客們的“堡壘”,大家快告訴我這是什么啊!”。自從海爾上海家博會(huì)“瘋狂創(chuàng)想”游戲發(fā)布之后,網(wǎng)友萬(wàn)玲在線試玩后發(fā)布的求助內(nèi)容,在短短幾個(gè)小時(shí)內(nèi)便已達(dá)到千余轉(zhuǎn)發(fā)量。
據(jù)悉,作為海爾家博會(huì)創(chuàng)客粉絲同城會(huì)的線上互動(dòng)游戲,“瘋狂創(chuàng)想”以智慧家庭生活與智能家居為主題,將報(bào)名參與現(xiàn)場(chǎng)展示的創(chuàng)客作品,以提供圖片線索的形式,讓大眾網(wǎng)友猜想與互動(dòng)。游戲發(fā)布僅兩天,達(dá)到的火爆效果讓這些拿出智慧心血的創(chuàng)客們甚為欣慰。對(duì)于不少網(wǎng)友們熱議的游戲難度問(wèn)題,不少創(chuàng)客們已經(jīng)在雷鋒網(wǎng)上的活動(dòng)互動(dòng)平臺(tái)上給出了許多線索,智能家居系統(tǒng)的制作者張春鵬和薛曉來(lái)表示道:“真正的智能家居,是將多個(gè)家電產(chǎn)品按照個(gè)人的生活作息習(xí)慣進(jìn)行聯(lián)動(dòng)控制,類似于隨身有一個(gè)管家一樣,最大限度的為家庭生活提供便捷和高效。”這其實(shí)就是創(chuàng)客們創(chuàng)意思維的一個(gè)個(gè)縮影。
對(duì)于在海爾智慧家電活動(dòng)中一直扮演著重要參與角色的創(chuàng)客們來(lái)說(shuō),此次他們所參與的一系列以創(chuàng)客為主體的活動(dòng),都是基于海爾開(kāi)放平臺(tái)的理念。通過(guò)一個(gè)個(gè)開(kāi)放平臺(tái)的互動(dòng),讓更多的創(chuàng)客群體以及網(wǎng)友,都能夠及時(shí)地參與到海爾家博會(huì)智慧生活與智慧家電的討論中,隨著游戲參與人員的不多增多,“海爾智慧家庭生活互動(dòng)和體驗(yàn)”的影響力也在迅速擴(kuò)大。
據(jù)悉,瘋狂創(chuàng)想游戲中創(chuàng)客作品,將于3月18日-20在家博會(huì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行組裝與展示,接受粉絲團(tuán)的點(diǎn)評(píng)與網(wǎng)友的在線評(píng)選,同時(shí)他們將會(huì)與最新發(fā)布的海爾智慧操作系統(tǒng)以及智能新品家電現(xiàn)場(chǎng) “過(guò)招”。在智慧生活操作系統(tǒng)上海爾將有怎樣的突破,創(chuàng)客與海爾在現(xiàn)場(chǎng)將擦出怎樣的火花,這些將成為公眾期待的話題。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)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(wú)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(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)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(wèn)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(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)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(wú)法有效利用視覺(jué)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(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)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。