2015年4月21日,在中關(guān)村管委會(huì)、海淀區(qū)政府支持指導(dǎo)下,由海淀國(guó)資聯(lián)合中投國(guó)泰、國(guó)培等實(shí)力機(jī)構(gòu)發(fā)起的全國(guó)首家互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)服務(wù)平臺(tái)——中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)中心發(fā)布會(huì)在北京中關(guān)村國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)展示中心舉行。100多家互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)和30多家傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)參加此次發(fā)布會(huì)。
本次發(fā)布會(huì)上,中心正式推出三大服務(wù)平臺(tái),其中包含互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)風(fēng)向標(biāo)——海淀指數(shù)以及合格互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)評(píng)審體系、登記備案系統(tǒng)、證據(jù)鏈備案系統(tǒng)、征信數(shù)據(jù)庫(kù)、科技金融增信系統(tǒng)、優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)撮合、創(chuàng)客空間等多項(xiàng)重磅服務(wù)內(nèi)容。會(huì)上,中心與工信部賽迪智庫(kù)互聯(lián)網(wǎng)研究所、互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)雜志社、中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)金融研究院、中技所知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)集團(tuán)達(dá)成戰(zhàn)略合作,并與拉卡拉、人人貸、車融資、在理財(cái)?shù)绕脚_(tái)代表備案簽約。
對(duì)于此次發(fā)布會(huì),中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)中心執(zhí)行主任許赤瑜表示,“服務(wù)中心的宗旨是服務(wù)投資人、行業(yè)從業(yè)者和政府管理部門。構(gòu)建全方位的行業(yè)監(jiān)管體系和服務(wù)創(chuàng)新體系。做互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的土壤,匯聚多方資源、吸納各方人才、助推行業(yè)健康發(fā)展。”
發(fā)布會(huì)上,中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)中心正式推出三大服務(wù)平臺(tái),其中包含互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)風(fēng)向標(biāo)——海淀指數(shù)(HDI)以及合格互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)評(píng)審體系、登記備案系統(tǒng)、證據(jù)鏈備案系統(tǒng)、征信數(shù)據(jù)庫(kù)、科技金融增信系統(tǒng)、優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)撮合、創(chuàng)客空間等多項(xiàng)重磅服務(wù)內(nèi)容,打造互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)業(yè)服務(wù)生態(tài)圈。
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新加坡國(guó)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(duì)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(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(dòng)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(duì)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(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。
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