11月28日,滴滴出行與IEEE(電氣和電子工程師協(xié)會)簽署合作備忘錄,雙方將在學術(shù)交流、國際標準制定、人才培養(yǎng)、資源共享等領域展開深入合作,加速推動前沿技術(shù)創(chuàng)新和人才培養(yǎng),為全球交通科技發(fā)展輸送更多的創(chuàng)新能量。同時,滴滴女性聯(lián)盟 (DiDi Women’s Network)亦將積極攜手IEEE女性工程師協(xié)會(IEEE WIE),共同促進全球女性在工程學領域的職業(yè)發(fā)展。
(滴滴出行與IEEE雙方代表簽署合作協(xié)議)
據(jù)了解,此前滴滴與IEEE就保持了緊密的合作關系。今年10月,滴滴啟動雅典娜人才培養(yǎng)計劃,首期就攜手IEEE推出聯(lián)合培養(yǎng)研究生項目,集聚雙方優(yōu)勢為研究生學子量身打造培養(yǎng)方案,共同培養(yǎng)更多具有創(chuàng)新意識的計算機科學、智慧交通、經(jīng)濟運籌學領域的頂級人才。此次滴滴與IEEE簽署合作備忘錄,意味著雙方將進一步拓寬合作的廣度和深度,共同推動人工智能、智慧交通和其他相關領域的技術(shù)進步,共同評選、培養(yǎng)具有創(chuàng)新意識的高水平人才,助力大數(shù)據(jù)時代的交通創(chuàng)新科技研究。
作為合作的一部分,滴滴女性聯(lián)盟 (DiDi Women’s Network)與IEEE WIE也達成合作意向,并首期攜手與WIE北京分會舉辦職場科技女性交流會。滴滴女性工程師代表與來自中科院、IBM、百度的女性工程師代表,共同分享、交流相關職業(yè)選擇及成長經(jīng)驗。滴滴女性聯(lián)盟還推薦了數(shù)位杰出的滴滴女性工程師,成為WIE全球會員。未來滴滴女性聯(lián)盟也將攜手WIE舉辦更多交流活動,探討科學、技術(shù)、工程設計和數(shù)學運算(STEM)領域的女性人才培養(yǎng),并提供相應的支持。
(滴滴女性聯(lián)盟與IEEE WIE北京分會舉辦職場科技女性交流會)
公開的資料顯示,IEEE是國際性的電子技術(shù)與信息科學工程師協(xié)會,致力于電氣、電子、計算機工程和與科學有關的領域的開發(fā)和研究,在全球160多個國家擁有超過40萬名會員。IEEE會通過廣泛的活動促進科技革新,如推動技術(shù)領域的科技和信息交流,開展教育培訓,出版技術(shù)文獻、制定國際和行業(yè)標準等。其女性工程師協(xié)會IEEE WIE是全球最大的促進女性工程師及科技工作者職業(yè)發(fā)展的國際性專業(yè)組織之一,致力于為全球女性工程師和女性科學家提供交流與發(fā)展的平臺,提高女性學者和技術(shù)人員在學術(shù)和技術(shù)領域的影響力。從1994年起,IEEE WIE就通過提供技術(shù)大會交流機會、IEEE獎項提名等方式,主張女性在IEEE管理中發(fā)揮領導作用,幫助女性在產(chǎn)業(yè)界和學術(shù)界實現(xiàn)更好的發(fā)展。
滴滴出行副總裁、滴滴研究院副院長葉杰平在簽約儀式上表示,滴滴希望讓出行更美好,經(jīng)過五年多的發(fā)展,滴滴在大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的技術(shù)及實踐經(jīng)驗已經(jīng)非常領先,滴滴志在建設高效、可持續(xù)的未來出行新生態(tài),也在積極以開放協(xié)作攜手全球高校、科研機構(gòu)、學術(shù)團體一起推進全球交通產(chǎn)業(yè)不斷向前突破。IEEE是優(yōu)秀的國際學術(shù)組織,與IEEE的合作,也將能整合雙方的優(yōu)勢資源,帶動學術(shù)交流、頂尖人才培養(yǎng),共同推進交通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
IEEE亞太區(qū)高級總監(jiān)華寧也表示,滴滴出行在短短五年多時間,已經(jīng)在機器學習和智慧交通領域確定了領先地位。相信與滴滴的戰(zhàn)略合作也將能為全球工程師和科學家提供更全方位的技術(shù)服務,共同培養(yǎng)更多頂尖人才,推動更多科技創(chuàng)新和前沿技術(shù)突破。
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學研究團隊開發(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。實驗顯示,僅訓練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學題目作為訓練材料。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)學解題中,為AI訓練提供了新思路。
同濟大學團隊開發(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相機噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關系,結(jié)合深度學習和數(shù)學優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學習訓練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時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等頂尖機構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓練效率,已在多個任務上驗證有效性。