CNET科技資訊網(wǎng) 3月28日 北京消息:3月28日-4月1日,科技圈都有什么新鮮事兒?咱們一起新聞早知道。
1、3月28日下午,坐標杭州,菜鳥網(wǎng)絡(luò)品牌發(fā)布會。
2、幾天前,金立曝光了一款即將發(fā)布的翻蓋手機,它有著4GB RAM+64GB ROM、1600萬像素后置攝像頭、雙4.2英寸2.5D高清屏幕、金屬雙轉(zhuǎn)軸、2.5D弧形玻璃等等強勁配置......而在金立的官方預(yù)熱海報上,還打上了“身份”、“安全”、“高端”、“易用”4個標簽,這款金立天鑒W909翻蓋機將于3月29日下午在北京正式發(fā)布。
與金立天鑒W909一同出現(xiàn)的,還會有金立S8的國內(nèi)首秀。
3、3月29日下午,IDC《中國智能終端市場季度跟蹤報告2015Q4》媒體溝通會在北京舉行。IDC將分享商用終端市場的未來前景,解析商用智能終端產(chǎn)品如何為企業(yè)釋放更大生產(chǎn)力、進行更加智能的企業(yè)IT管理。
4、3月29日下午,主題為“云+躍變”的騰訊云戰(zhàn)略升級發(fā)布會將在北京舉行。
5、3月29日下午,EventBank捷會易A輪融資媒體見面會在北京舉行。作為一家面向全球大中型企業(yè)提供社群關(guān)系管理和市場營銷一體化SaaS云平臺的公司,EventBank捷會易不僅在年初完成了亞太區(qū)域香港總部的籌建,擴員了美國硅谷的團隊和美國市場的業(yè)務(wù)發(fā)展,更于春節(jié)前完成了A輪融資,引入用友軟件集團的戰(zhàn)略投資及上海復(fù)祥等基金的投資。本次媒體見面會將向業(yè)界匯報相應(yīng)的進展。
6、3月29日下午,浦發(fā)硅谷銀行2016科創(chuàng)企業(yè)展望調(diào)查報告發(fā)布會將在北京舉行。浦發(fā)硅谷銀行在此次中國科創(chuàng)企業(yè)展望調(diào)查結(jié)果中,看到了一些有趣的結(jié)果以及受訪者對于宏觀經(jīng)濟和政策的反響,為預(yù)測今年中國、 生態(tài)圈的發(fā)展趨勢提供了風(fēng)向標。
7、在一系列的海報大戰(zhàn)后,樂視LeTV吹響了四月戰(zhàn)役的集結(jié)號,官方微博不斷更新出#四月生態(tài)瘋狂季#的話題內(nèi)容,并將拉來TCL站場。僅從樂視海報以及TCL配合發(fā)出的微博來看,樂視此番很可能是推出超級電視新品,與TCL聯(lián)合發(fā)布全新超薄、曲面智能電視,猜測是否準確?3月30日,坐標北京,LeTV&TCL戰(zhàn)略成果發(fā)布會見分曉。
8、3月31日下午,2016UMind 意念機新品發(fā)布會將在北京舉行。
UMind意念機是EEGSmart公司旗下的首款科技前沿產(chǎn)品,針對調(diào)整身心狀態(tài)和個人智能樂庫開發(fā)的消費意念產(chǎn)品。EEGSmart是提供“多通道腦波分析技術(shù)”服務(wù)的智能硬件與移動互聯(lián)網(wǎng)公司,掌控多通道腦波分析算法專利,專注于腦電智能可穿戴產(chǎn)品和平臺開發(fā)。
9、3月31日下午,微軟Azure客戶應(yīng)用——瑞爾齒科采訪將在北京舉行。
借助Azure,瑞爾齒科滿足了全國幾十家分店的后臺數(shù)據(jù)需求,而成本卻沒有隨著業(yè)務(wù)的擴張成比例增加。而瑞爾也發(fā)現(xiàn),微軟Azure在數(shù)據(jù)安全性方面的保證也大大超出了他們的預(yù)期。
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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(xí)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(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。