CNET科技資訊網(wǎng) 6月21日 北京消息:6月21日,由工業(yè)和信息化部、國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等部門指導(dǎo),中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會主辦的2016(第十五屆)中國互聯(lián)網(wǎng)大會在北京國際會議中心開幕。大會以“繁榮網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì),建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國”為主題。工業(yè)和信息化部副部長陳肇雄出席大會并作主旨報(bào)告。
陳肇雄指出,我國互聯(lián)網(wǎng)從蹣跚起步到闊步前行,從根植本土到走向世界,對國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的戰(zhàn)略支撐和創(chuàng)新引領(lǐng)作用日益凸顯?;A(chǔ)建設(shè)扎實(shí)推進(jìn),網(wǎng)絡(luò)供給能力大幅提升;大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)勢頭強(qiáng)勁,推動(dòng)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級;融合創(chuàng)新走向深入,發(fā)展成果惠及百姓民生;行業(yè)資源整合加速,國際化拓展取得新成績。
陳肇雄強(qiáng)調(diào),當(dāng)前,新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革與我國加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式形成歷史性交匯,落實(shí)好黨中央、國務(wù)院的戰(zhàn)略部署,建設(shè)好、利用好、發(fā)展好互聯(lián)網(wǎng),意義重大、機(jī)遇難得。要充分認(rèn)識互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展規(guī)律,準(zhǔn)確把握互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢,積極投身互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展實(shí)踐,促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)深度廣泛應(yīng)用,發(fā)展現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)體系。一要積極探索,主動(dòng)踐行,全面落實(shí)新發(fā)展理念;二要多方協(xié)同,創(chuàng)新驅(qū)動(dòng),全力拓展網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)空間;三要夯實(shí)基礎(chǔ),融合創(chuàng)新,推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和制造業(yè)深度融合;四要擔(dān)當(dāng)律己,和諧發(fā)展,切實(shí)履行企業(yè)社會責(zé)任。
出席開幕式前,陳肇雄和相關(guān)部門領(lǐng)導(dǎo)參觀了部分展臺。部內(nèi)相關(guān)司局主要負(fù)責(zé)人一同出席了活動(dòng)。
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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(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(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。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)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(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。