移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代,企業(yè)迫切的希望通過(guò)業(yè)務(wù)移動(dòng)化來(lái)進(jìn)行對(duì)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和再造,同時(shí)業(yè)務(wù)移動(dòng)化亦是這個(gè)時(shí)代發(fā)展的必然趨勢(shì)。
不僅是為了迎合這一趨勢(shì),企業(yè)也希望通過(guò)業(yè)務(wù)移動(dòng)化來(lái)贏得互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的先機(jī),但若想開展,須有符合這一趨勢(shì)的設(shè)備作為支持。而企業(yè)在選購(gòu)設(shè)備時(shí)首要考慮的問(wèn)題便是新設(shè)備的引入是否能夠滿足員工在辦公時(shí)的需求,并且新設(shè)備是否能夠降低整體TCO成本。在最終選型時(shí)面對(duì)市面上多樣化的設(shè)備,又讓企業(yè)CIO出現(xiàn)了困擾。
為了幫助企業(yè)準(zhǔn)確的選擇適合開展移動(dòng)化的終端設(shè)備,我們對(duì)市面上的主流的移動(dòng)終端設(shè)備進(jìn)行了評(píng)估,一臺(tái)具備特有商用屬性的平板電腦進(jìn)入了我們的視野,它就是——Surface 2。那么究竟Surface 2究竟能在企業(yè)中發(fā)揮怎樣的優(yōu)勢(shì)呢?是否這個(gè)設(shè)備又能滿足員工的需求?就讓我們通過(guò)下面的視頻進(jìn)行探究。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(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。