CNET科技資訊網(wǎng) 12月13日 北京消息:12月13日,廣州市公安局宣布與滴滴出行建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系。雙方將依托滴滴大數(shù)據(jù)平臺(tái),共同推動(dòng)廣州“智慧交通”大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè),豐富完善廣州“智慧交通”應(yīng)用服務(wù)生態(tài)體系,共同推進(jìn)廣州智慧出行的服務(wù)與管理。
根據(jù)戰(zhàn)略合作協(xié)議的內(nèi)容,雙方將本著“優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、合作共贏”的原則,在改善互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境、創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)警務(wù)模式、提升社會(huì)治安防控水平等方面開(kāi)展緊密合作。其中,依托滴滴豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、成熟的云計(jì)算能力以及互聯(lián)網(wǎng)車輛實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)度能力,廣州市公安局將展開(kāi)建設(shè)社會(huì)公共安全大數(shù)據(jù)預(yù)警服務(wù)平臺(tái)、廣州“智慧交通”大數(shù)據(jù)平臺(tái)及應(yīng)用體系、全方位的便民服務(wù)體系和交通安全征信體系等創(chuàng)新嘗試。
此次合作中,滴滴利用自身在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等方面的優(yōu)勢(shì),推動(dòng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與警務(wù)工作融合發(fā)展,創(chuàng)新利民便民措施,協(xié)助共同推進(jìn)廣州智慧出行服務(wù)與管理,共同提升廣州城市交通管理的信息化、智慧化水平。
滴滴出行在分享經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)和先進(jìn)的技術(shù)。截至目前,滴滴平臺(tái)上共有超過(guò)1500萬(wàn)司機(jī),每日峰值訂單達(dá)到2000萬(wàn)。當(dāng)前,滴滴每天處理超過(guò)300TB數(shù)據(jù),90億次路徑規(guī)劃請(qǐng)求,130億次地圖定位。
廣州作為改革開(kāi)放的前沿城市,一直著力推動(dòng)“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展,持續(xù)地推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。作為新經(jīng)濟(jì)的典型代表,以滴滴為代表的移動(dòng)出行行業(yè),一直在廣州產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)中扮演了重要角色?!稄V州市移動(dòng)出行(滴滴)就業(yè)及社會(huì)發(fā)展分析報(bào)告》顯示,截止2016年6月底,滴滴已經(jīng)為廣州提供了47.2萬(wàn)個(gè)靈活就業(yè)機(jī)會(huì)(包含??燔嚭痛{司機(jī)),占廣州2014年第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的10.8%。截至今年8月,??燔囈逊?wù)1042.82萬(wàn)廣州居民,相當(dāng)于2015年廣州常住人口的77.2%。
同時(shí),滴滴一直致力于建立一個(gè)良好的移動(dòng)出行安全生態(tài)。從今年6月份開(kāi)始,滴滴平臺(tái)已陸續(xù)推廣、升級(jí)“分享行程”、“緊急求助”、“號(hào)碼保護(hù)”、“人像認(rèn)證”、“車型一致”等五大安全功能。
未來(lái),滴滴將繼續(xù)通過(guò)大數(shù)據(jù)共享和深入挖掘,促進(jìn)廣州市“互聯(lián)網(wǎng)+交通”的創(chuàng)新發(fā)展,豐富完善廣州“智慧交通”應(yīng)用服務(wù)生態(tài)體系,便利市民美好出行。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)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(wú)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(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)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(wèn)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(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)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(wú)法有效利用視覺(jué)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(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)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。