CNET科技資訊網(wǎng) 7月24日 北京消息:滴滴出行今日宣布,聯(lián)合領(lǐng)投東南亞按需出行和移動(dòng)支付平臺(tái)Grab的新一輪融資。滴滴出行和軟銀集團(tuán)將以20億美元戰(zhàn)略投資Grab,助其繼續(xù)強(qiáng)化在地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)中地位,為消費(fèi)者提供安全的交通和金融產(chǎn)品,并不斷創(chuàng)造新的就業(yè)與增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。此輪融資預(yù)計(jì)總額達(dá)25億美元,是東南亞地區(qū)有史以來(lái)最大規(guī)模的單輪融資。
Grab運(yùn)營(yíng)著東南亞最大的交通網(wǎng)絡(luò),是該地區(qū)活躍度最高的移動(dòng)平臺(tái)之一,總下載量超過(guò)5000萬(wàn)。公司擁有本地區(qū)規(guī)模最大的車(chē)隊(duì),超過(guò)110萬(wàn)名司機(jī)在東南亞7個(gè)國(guó)家65個(gè)城市提供專(zhuān)快車(chē)、順風(fēng)車(chē)、摩托車(chē)、出租車(chē)和拼車(chē)等服務(wù)。Grab日訂單量近300萬(wàn),在第三方出租車(chē)打車(chē)市場(chǎng)占有95%的份額,在私家車(chē)打車(chē)市場(chǎng)占有71%的份額。2016年12月,Grab也推出了無(wú)需現(xiàn)金的充值支付方式GrabPay Credits。
作為一站式移動(dòng)出行平臺(tái),滴滴運(yùn)用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能技術(shù),在超過(guò)400個(gè)城市為4億多用戶(hù)提供出租車(chē)、專(zhuān)車(chē)、快車(chē)、順風(fēng)車(chē)、豪華車(chē)、公交、小巴、代駕、租車(chē)、企業(yè)級(jí)、共享單車(chē)等約車(chē)服務(wù);日訂單超過(guò)2000萬(wàn)。滴滴正與行業(yè)伙伴和城市管理者密切合作,將人工智能技術(shù)應(yīng)用于打造一體化的城市智慧交通網(wǎng)絡(luò)。
滴滴也致力于通過(guò)多元化的投資合作推動(dòng)交通技術(shù)與產(chǎn)品創(chuàng)新,建設(shè)開(kāi)放、可持續(xù)的全球出行新生態(tài)。自2015年首次投資Grab以來(lái),滴滴已建立一個(gè)跨境合作網(wǎng)絡(luò),觸達(dá)北美、東南亞、南亞、南美1000多個(gè)城市超過(guò)50%的世界人口。
滴滴出行創(chuàng)始人、CEO程維表示:“Grab自出行行業(yè)起步,憑借市場(chǎng)實(shí)力、卓越技術(shù)和本土洞察,已在東南亞互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)中建立牢固的領(lǐng)先地位。滴滴和Grab的戰(zhàn)略伙伴關(guān)系進(jìn)一步深化,充分見(jiàn)證雙方立足于世界發(fā)展最快的市場(chǎng),同樣致力于發(fā)掘本土化創(chuàng)新方案以應(yīng)對(duì)全局性的城市發(fā)展挑戰(zhàn)。我們期待與亞洲各社群及政策制定者通力合作,充分擁抱未來(lái)交通產(chǎn)業(yè)變革中蘊(yùn)藏的巨大機(jī)遇。”
Grab集團(tuán)CEO和聯(lián)合創(chuàng)始人陳炳耀表示:“我們很高興同滴滴和軟銀加強(qiáng)戰(zhàn)略合作關(guān)系。這兩家卓有遠(yuǎn)見(jiàn)的企業(yè)同我們一樣,對(duì)東南亞以及東南亞的按需出行和移動(dòng)支付市場(chǎng)的未來(lái)非常看好,而且相信Grab在開(kāi)發(fā)這些巨大的市場(chǎng)機(jī)會(huì)面前有非常理想的條件,這讓我們備受鼓舞。在這兩家企業(yè)的支持下,Grab將繼續(xù)鞏固在共享出行方面絕對(duì)領(lǐng)先的市場(chǎng)地位,并在此基礎(chǔ)上,讓GrabPay成為東南亞地區(qū)首選的移動(dòng)支付解決方案。在未來(lái),我們期望同這兩家重要的合作伙伴一起攜手共進(jìn)。”
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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。