CNET科技資訊網(wǎng) 10月31日 北京消息(文/齊豐潤(rùn)): 10月31日-11月4日,科技圈都有什么新鮮事兒?咱們一起新聞早知道。
1、11月1日,卓易科技&竹間智能科技將在北京舉辦戰(zhàn)略合作暨產(chǎn)品發(fā)布會(huì)
2、11月1日,“狂歡者聯(lián)盟”2016天貓雙11狂歡夜終極發(fā)布會(huì)將在北京開啟
3、11月2日,2016 ARM年度技術(shù)論壇將在北京舉辦
今年ARM將以“Technology of Tomorrow and Beyond”為主題,在“2016 ARM年度技術(shù)論壇”上展開一系列的主題演講,包括無論是CPU還是GPU,從移動(dòng)、娛樂、消費(fèi)電子到云服務(wù)、大數(shù)據(jù),從超低功耗低傳感器到百億億級(jí)計(jì)算的超級(jí)計(jì)算機(jī),基于ARM的最新技術(shù)我們都將與您詳細(xì)分享。
ARM全球營(yíng)銷和戰(zhàn)略聯(lián)盟副總裁Ian Ferguson與ARM應(yīng)用市場(chǎng)事業(yè)部總經(jīng)理Noel Hurley將作為發(fā)言人出席,分享ARM “從端到云”各細(xì)分領(lǐng)域的最新動(dòng)向,包括ARM在CPU IP和支持工具最新的技術(shù)更新,ARM在服務(wù)器市場(chǎng)的布局與規(guī)劃,以及ARM在信息革命下一次突破性轉(zhuǎn)型“物聯(lián)網(wǎng)”中所扮演的重要角色,助力創(chuàng)造可擴(kuò)展并安全的物聯(lián)網(wǎng)世界。
4、11月4日,“中法創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)之旅”新聞發(fā)布會(huì)暨中法企業(yè)創(chuàng)新路演將在北京舉辦
10月24日-11月4日期間,法國(guó)駐華大使館商務(wù)投資處(Business France China)與法國(guó)國(guó)家投資銀行(Bpifrance)共同舉辦“中法創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)之旅French Tech Tour China”?;顒?dòng)旨在幫助法國(guó)初創(chuàng)科技企業(yè)了解中國(guó)的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng),探索中法企業(yè)在技術(shù)和市場(chǎng)的合作機(jī)遇。
今年來華的法國(guó)企業(yè)共有11家,涉及領(lǐng)域廣泛:創(chuàng)新挑戰(zhàn)開發(fā)平臺(tái)、智能潛水設(shè)備、光纖優(yōu)化解決方案、工作環(huán)境測(cè)試解決方案、新生兒醫(yī)療信息管理平臺(tái)、移動(dòng)營(yíng)銷解決方案、移動(dòng)安全解決方案、智能居家養(yǎng)老解決方案、智能空氣凈化設(shè)備、云打印解決方案、數(shù)據(jù)處理解決方案。從10月24日開始,11家企業(yè)由南到北,到訪中國(guó)的4個(gè)重要科技中心:香港、深圳、上海和北京,并與當(dāng)?shù)仄髽I(yè)開展一系列豐富的商業(yè)技術(shù)交流活動(dòng)。
5、11月4日,中國(guó)聯(lián)通終端眾籌4.0樂視單品眾籌發(fā)布會(huì)將在青島舉辦
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)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)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(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(duì)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。