8月4日消息,據(jù)《金融時(shí)報(bào)》報(bào)道,上海推出試點(diǎn)計(jì)劃,以將在線(xiàn)私人租車(chē)服務(wù)納入主流經(jīng)濟(jì)中,因此滴滴快的將成為上海首個(gè)合法打車(chē)服務(wù)。另外,消息人士稱(chēng),中投公司打算參與滴滴的融資,而中投一般投資的是對(duì)中國(guó)有戰(zhàn)略意義的項(xiàng)目。
滴滴稱(chēng),與上海政府的談判開(kāi)始于5月份,新計(jì)劃將隨同一項(xiàng)讓所有司機(jī)在傳統(tǒng)出租車(chē)司機(jī)使用的同一信息登記平臺(tái)上登記的政策一起實(shí)施。該公司戰(zhàn)略主管史蒂芬·王(Steven Wang)表示,滴滴快的“與上海市政府達(dá)成了全面合作協(xié)議”,“我們將與政府合作,因此有理由相信我們將找到合法經(jīng)營(yíng)的途徑”。
他稱(chēng),擬議中的協(xié)議涉及讓政府更多分享司機(jī)和乘客信息,要求數(shù)據(jù)服務(wù)器必須位于中國(guó)境內(nèi),敏感的交通數(shù)據(jù)必須“上傳給監(jiān)管機(jī)構(gòu)”,不得傳輸?shù)骄惩狻K€稱(chēng),簽署協(xié)議的公司將要求持有互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容提供商牌照。他表示:“我們?cè)谂c上海市政府合作尋找全面的解決方案,滴滴快的是唯一滿(mǎn)足所有條件的公司。”
私人租車(chē)在中國(guó)是非法的,地方政府一直反對(duì)滴滴和Uber的進(jìn)入。然而,中國(guó)政治領(lǐng)導(dǎo)人清楚,這種服務(wù)有好處,可降低交通擁堵和環(huán)境污染。王先生稱(chēng),上月警察上路查私人租車(chē)服務(wù),很多司機(jī)的車(chē)被扣,警察威脅吊銷(xiāo)他們的駕照,但他公司的司機(jī)是否能幸免不得而知。
滴滴在上海的合法化努力并不能給Uber帶來(lái)福音。北京互聯(lián)網(wǎng)咨詢(xún)公司Analysys的打車(chē)軟件專(zhuān)家Zhang Xu表示:“提到的5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)可以看出,Uber是唯一在合法化上可能遇到麻煩的公司,因?yàn)樵摴镜姆?wù)器在海外。”Uber稱(chēng),在滿(mǎn)足這些條件上沒(méi)有任何障礙,“我們認(rèn)為上海市政府將支持Uber作為科技驅(qū)動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)公司給該城市帶來(lái)的創(chuàng)新,如同他們支持其他競(jìng)爭(zhēng)者一樣。”
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)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(wú)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(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)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(wèn)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(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)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(wú)法有效利用視覺(jué)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(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)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。