北京時間6月17日上午消息,怎么讓司機(jī)認(rèn)路成了Uber的大問題。或許你還記得幾天前Uber開發(fā)了一款游戲,專門訓(xùn)練司機(jī)認(rèn)路,同時改進(jìn)應(yīng)用導(dǎo)航服務(wù)。現(xiàn)在這家公司又把谷歌地圖的前任主管挖過來了。
Uber周二宣布,谷歌地圖業(yè)務(wù)前負(fù)責(zé)人布萊恩-麥克萊頓(Brian McClendon)將領(lǐng)導(dǎo)Uber的先進(jìn)技術(shù)中心,向Uber首席產(chǎn)品官杰夫-霍爾頓(Jeff Holden)報(bào)告工作。近期,Uber正在投入資源,開發(fā)自主的地圖和導(dǎo)航技術(shù)。
谷歌和Uber之間的競爭氣氛越來越濃。近期,谷歌正考慮推出自主的打車服務(wù),而Uber則開始關(guān)注谷歌已投入大量資源開發(fā)的無人駕駛汽車技術(shù)。今年2月,Uber宣布與卡耐基梅隆大學(xué)合作開發(fā)交通及地圖技術(shù),隨后還在匹茲堡成立了先進(jìn)技術(shù)中心。之前也有Uber聯(lián)合百度競購諾基亞地圖業(yè)務(wù)的消息。
霍爾頓在一封電子郵件中表示:“我們很高興麥克萊頓加入U(xiǎn)ber團(tuán)隊(duì)。他從早期開始就負(fù)責(zé)了谷歌地球和谷歌地圖的開發(fā),而這些是世界級的產(chǎn)品。”
好文章,需要你的鼓勵
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"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實(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顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗(yàn)證有效性。