如果你最近想出名的話,可以嘗試進行“冰桶挑戰(zhàn)”。
當下,業(yè)界大佬、娛樂明星們紛紛通過“冰桶挑戰(zhàn)”,使大眾更好地了解了“肌萎縮性脊髓側索硬化癥”(ALS),并為之發(fā)起挑戰(zhàn),同時為“ALS”患者開展了募捐活動。
明星、大腕們的“冰桶挑戰(zhàn)”活動本來無可厚非,但三星電子在日前于YouTube英國網站發(fā)布的一則“冰桶挑戰(zhàn)”視頻中,挑戰(zhàn)主角并非三星高管,而換成了三星旗艦智能手機——Galaxy S5。
YouTube視頻顯示:三星的Galaxy S5在被冰水澆下去后,仍然能夠運行;而且Galaxy S5還模擬略帶Dismember樂隊口音提出了挑戰(zhàn)邀請:邀請?zhí)O果Phone 5s、HTC One M8以及諾基亞Lumia 930接受挑戰(zhàn)。
很顯然,這是三星在為自己的Galaxy S5做廣告,以“冰桶挑戰(zhàn)”方式炫耀Galaxy S5的防水性能。據三星此前發(fā)布的數據稱,Galaxy S5擁有IP67防水認證,可以在3英尺的水下呆上30分鐘。
“冰桶挑戰(zhàn)”活動應該為了慈善目的,但三星的Galaxy S5“冰桶挑戰(zhàn)”,看起來則流為了自己的一則廣告。
不過三星移動英國公司在其Twitter上表示,鼓勵民眾向ALS基金會捐款(盡管在該廣告中未提及),并稱該公司已向該基金會捐贈了善款,但未透露具體數額。
好文章,需要你的鼓勵
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(xiàn)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(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設備上展現(xiàn)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(xiàn),經過強化學習訓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(xiàn)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。