CNET科技資訊網(wǎng) 2月25日 巴塞羅那報道:5G、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、云是愛立信MWC的三大關(guān)鍵字,而物聯(lián)網(wǎng)占據(jù)了愛立信很大一部分展區(qū)位置。在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與連接平臺展區(qū),愛立信工作人員用一個互聯(lián)網(wǎng)電子自行車(eBike)的案例,展示了一款自行車跟蹤解決方案。
該解決方案利用窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),通過eBike給終端客戶定制了一個應(yīng)用,可以遠程控制自行車,完成遠程鎖車、解鎖、實時定位、防盜、遠程控制引擎等等操作,所有相關(guān)數(shù)據(jù)會實時上傳到愛立信的設(shè)備與連接平臺上,可以幫助愛立信的客戶了解到消費者的行為習慣。
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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。