近年來,不僅谷歌推出了Google Glass,三星等IT廠商也紛紛扎堆可穿戴設(shè)備市場,試圖在這個領(lǐng)域內(nèi)挖掘出新的商機。
當(dāng)然,英特爾也不例外。在今年的CES2014上面,英特爾推出了針對可穿戴等智能設(shè)備的芯片方案——愛迪生(Edison),這也標(biāo)志著英特爾正式進軍可穿戴設(shè)備市場。
可穿戴設(shè)備雖說是機遇,但同時也是挑戰(zhàn)。在臺北國際電腦展上,英特爾智能新設(shè)備事業(yè)部高級總監(jiān)Tom Foldesi認(rèn)為目前可穿戴領(lǐng)域面臨5大挑戰(zhàn),分別是如何提供獨特的技術(shù)、怎樣才能改善人們的生活、產(chǎn)品外形如何才能既時尚又兼具個人風(fēng)格、如何利用云、利用什么途徑來提升用戶體驗。
他表示英特爾看重可穿戴設(shè)備,在上個月推動了可穿戴設(shè)備挑戰(zhàn)賽,也希望借助此賽事向全世界征集創(chuàng)意以及創(chuàng)業(yè)者,優(yōu)勝者不僅可以贏取獎金,還能夠獲得英特爾提供的專業(yè)孵化服務(wù)。
在溝通會上面,他還與大家分享了由英特爾供應(yīng)商AIQ Smart Clothing制造的智能衣原型(PPT),這款智能衣就內(nèi)嵌了英特爾的愛迪生芯片,它可以檢測使用者的心率和其他體征信號。
好文章,需要你的鼓勵
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。