今日,微軟和富士通宣布達(dá)成合作,共同致力于通過物聯(lián)網(wǎng)和M2M(machine to machine)來提高生產(chǎn)效率,降低生產(chǎn)成本。前不久,微軟還和德國美諾達(dá)成類似的合作。
在漢諾威展會上,富士通展示了IoT/M2M平臺從微軟Azure數(shù)據(jù)庫調(diào)用數(shù)據(jù)。二者的合作是工業(yè)4.0的一部分,它完美地詮釋了技術(shù)是如何精簡系統(tǒng)的,從有關(guān)人的系統(tǒng),到有關(guān)機(jī)器的系統(tǒng)。
說到富士通,你可能不會把它和農(nóng)業(yè)聯(lián)系起來。但是,借力微軟,富士通正在幫助適合腎病患者的低鉀萵筍的大批量生產(chǎn)。同時(shí),富士通還使用云監(jiān)控莊稼,并將信息反饋給科學(xué)家、工程師、計(jì)算機(jī)。
富士通的坂井宏行說,將微軟Azure和富士通IoT/M2M平臺結(jié)合起來,能撬動整個(gè)富士通生態(tài)管理系統(tǒng)。包括實(shí)時(shí)傳輸可視化加工處理過程,并進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,優(yōu)化生產(chǎn)效率,優(yōu)化企業(yè)決策。
物聯(lián)網(wǎng)能做的,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止最受關(guān)注的智能家居。能深刻影響社會的技術(shù)變革,往往發(fā)生在你看不見的地方。
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新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)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(shí)驗(yàn)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(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)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(jī)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(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(tuán)隊(duì)通過對比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(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(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(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。