CNET科技資訊網(wǎng) 9月26日 北京消息(文/齊豐潤): 9月26日-9月30日,科技圈都有什么新鮮事兒?咱們一起新聞早知道。
1、2016聯(lián)想開放架構(gòu)大會將在北京舉辦
在此次大會上,聯(lián)想將在現(xiàn)場探討企業(yè)如何應(yīng)對“互聯(lián)網(wǎng)+”轉(zhuǎn)型中的各種挑戰(zhàn),以及IT如何幫助業(yè)務(wù)順利實現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”轉(zhuǎn)型。
聯(lián)想 "2016聯(lián)想開放架構(gòu)大會"將發(fā)布《聯(lián)想雙態(tài)架構(gòu)白皮書》和"雙態(tài)IT"解決方案家族,以前瞻性的價值主張,幫助企業(yè)在"互聯(lián)網(wǎng)+"轉(zhuǎn)型中實現(xiàn)創(chuàng)新破局和業(yè)務(wù)持續(xù)增長。
2、9月27日,看尚將在北京舉辦新品發(fā)布會
此次的發(fā)布會主題為“軟硬兼施”,從透露的信息來看,此次看尚將會帶來全新的CAN UI智能電視系統(tǒng)。
3、9月27日,ODCC 2016開放數(shù)據(jù)中心峰會將在北京舉辦
3、9月28日,由公安部交管局指導(dǎo),公安部交通管理科學(xué)研究所、人民日報媒體技術(shù)股份有限公司、高德地圖、新浪微博聯(lián)合主辦的2016(首屆)“互聯(lián)網(wǎng)+交通出行服務(wù)”論壇將在北京舉行。
屆時,將有來自全國范圍內(nèi)的相關(guān)專家以及公安交管部門、交通管理機構(gòu)、相關(guān)行業(yè)協(xié)會、交通研究中心、信息中心、大學(xué)相關(guān)機構(gòu)、相關(guān)行業(yè)企業(yè)等組織代表參會,共同探討互聯(lián)網(wǎng)+交通出行服務(wù)領(lǐng)域的技術(shù)與服務(wù)創(chuàng)新。
4、9月28日,中國聯(lián)通&華為微基站移動網(wǎng)絡(luò)能力開放白皮書發(fā)布會將在北京舉行
在國家大力推動移動大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等與現(xiàn)代制造業(yè)結(jié)合的背景下,為了更好地落實“互聯(lián)網(wǎng)+”,電信運營商需適時開放移動網(wǎng)絡(luò)能力,推進(jìn)跨界融合,讓移動網(wǎng)絡(luò)更合理地適配互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)發(fā)展,驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新。
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騰訊ARC實驗室推出AudioStory系統(tǒng),首次實現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯式推理生成、解耦橋接機制和漸進(jìn)式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時學(xué)習(xí)外觀和運動信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個線性層就能大幅提升運動質(zhì)量,在多項測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實驗室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評測基準(zhǔn),通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時顯著提升人性化交互水平,為AI價值觀對齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團(tuán)隊開發(fā)的GraphCast是一個革命性的AI天氣預(yù)測模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報,準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。