“跨界”一詞在多年前是那么遙不可及,而隨著科技的進步,這種禁錮被逐漸打破。
近年來,許多的互聯(lián)網公司在嘗試跨界服務,積極地進行垂直整合和橫向擴展。像是阿里巴巴推出余額寶進軍金融圈,樂視發(fā)布超級電視進入了智能電視領域等…
今天評測的主角就是由迅雷最新推出的迅雷路由,這也是迅雷第一款自主研發(fā)的硬件產品。不同于“功能型”的傳統(tǒng)路由器,迅雷路由被植入了“互聯(lián)網思維”,給用戶提供了諸如高清下載、自動備份、遠程管理等功能,讓人驚喜的是,該設備號稱是全球第一臺會賺錢的路由器,支持“挖礦賺錢”功能,這也讓迅雷路由有了更多的玩法。
迅雷路由在今年一月份首次曝光,在三月份進行了水晶版本內測,本月初還會進行一輪公測。目前,迅雷并未公布該產品的最終價格。
迅雷路由詳細參數如下表:
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新加坡國立大學研究團隊開發(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,僅訓練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數學推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數學題目作為訓練材料。研究發(fā)現游戲中的三種推理模式能成功轉移到數學解題中,為AI訓練提供了新思路。
同濟大學團隊開發(fā)的GIGA-ToF技術通過融合多幀圖像的"圖結構"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機噪聲問題。該技術利用圖像間的不變幾何關系,結合深度學習和數學優(yōu)化方法,在合成數據集上實現37.9%的精度提升,并在真實設備上展現出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學研究團隊通過對比實驗發(fā)現,經過強化學習訓練的視覺語言模型雖然表現出"頓悟時刻"現象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準確率。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等頂尖機構聯(lián)合提出SparseLoRA技術,通過動態(tài)稀疏性實現大語言模型訓練加速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練效率,已在多個任務上驗證有效性。