2014年4月8日,美國消費電子協(xié)會來到了上海,CES上海發(fā)布會開啟了2014 CES Unveiled 創(chuàng)新技術(shù)系列活動的全球序幕,在這里全球科技公司高層齊聚一堂,共同探討消費電子領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)趨勢。發(fā)布會上海信集團有限公司董事長周厚健先生分享了移動互聯(lián)網(wǎng)對電視廠商帶來的影響。
移動互聯(lián)網(wǎng)時代,生活和工作均發(fā)生了巨大變化,受到其沖擊的并不僅是用戶,對于消費級電子企業(yè)的影響也是具有顛覆性的。
隨著智能設(shè)備的不斷發(fā)展與普及,傳統(tǒng)電視已經(jīng)慢慢變成邊緣化產(chǎn)品,但是真的是因為用戶并不需要電視了嗎?答案是否定的,互聯(lián)網(wǎng)近80%的流量均來源于視頻內(nèi)容,可以說用戶并非不在需要電視,而是在這個時代換了方式而已。
在用戶需求日益提升和云服務(wù)不斷推出的大背景下,智能電視就誕生了。傳統(tǒng)的電視形態(tài)發(fā)生了變化,通過游戲、視頻、點播等云服務(wù)功能,并在賣出產(chǎn)品的同時,提供各種服務(wù)才是現(xiàn)今用戶所需要的。也讓電視這塊大屏更能體現(xiàn)出最大的價值。
傳統(tǒng)電視的收視率已在慢慢降低,智能電視取而代之,并且在近年中全部替代。在互聯(lián)網(wǎng)思維流行的今天,沒有選擇權(quán)的傳統(tǒng)電視已經(jīng)被淘汰,這是電視廠商的一次挑戰(zhàn),同樣也是一個商機,更是一場變革。
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新加坡國立大學(xué)研究團隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡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。
同濟大學(xué)團隊開發(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)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時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等頂尖機構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。