在無線設(shè)備越來越多的今天,無論是日常辦公還是家庭生活都非常依賴無線網(wǎng)絡(luò),而如何正確配置路由器的設(shè)置更是一個令小白用戶非常頭疼的問題。
智能路由的一個重大革新就是大大簡化了無線路由器的配置步驟。以聯(lián)想智能云路由為例,只需將網(wǎng)線接入路由器的“WAN”端口,通過手機APP應(yīng)用進行匹配,然后輸入上網(wǎng)賬號和密碼即可完成路由器的配置。
以往我們想將存儲設(shè)備里的文件導(dǎo)入到手機里,必須通過電腦作為中間傳輸站,先將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到電腦里,然后再用數(shù)據(jù)線將手機與電腦連接,有時還會碰到手機初次連接電腦需要安裝驅(qū)動的問題。
而在智能路由器上,我們通??梢砸姷揭粋€USB接口。它的作用就是將無線路由變?yōu)?G路由,或是通過連接外部存儲設(shè)備變身為NAS,用戶通過手機APP內(nèi)置云插件訪問,即可完成數(shù)據(jù)上傳下載的可逆過程。
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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。