科技行者 3月5日 綜合報(bào)道: 3月5日,國(guó)務(wù)院總理李克強(qiáng)在十三屆全國(guó)人大一次會(huì)議上作政府工作報(bào)告時(shí)提出,要“加大網(wǎng)絡(luò)提速降費(fèi)力度,實(shí)現(xiàn)高速寬帶城鄉(xiāng)全覆蓋,擴(kuò)大公共場(chǎng)所免費(fèi)上網(wǎng)范圍,明顯降低家庭寬帶、企業(yè)寬帶和專線使用費(fèi),取消流量‘漫游’費(fèi),移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)流量資費(fèi)年內(nèi)至少降低30%,讓群眾和企業(yè)切實(shí)受益,為數(shù)字中國(guó)建設(shè)加油助力”。
對(duì)此,三大運(yùn)營(yíng)商紛紛做出回應(yīng),表示將堅(jiān)決貫徹落實(shí)國(guó)家“提速降費(fèi)”政策要求,將立即行動(dòng)、全力以赴,確保相關(guān)舉措全面盡快落地實(shí)施。
中國(guó)電信表示,提速降費(fèi),提的是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,降的是社會(huì)總成本。中國(guó)電信將進(jìn)一步加快企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),加快供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,助力數(shù)字中國(guó)建設(shè),為廣大消費(fèi)者提供更多用得上、用得起、用得好的智能信息服務(wù),為“建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、打造一流企業(yè)、共筑美好生活”而努力奮斗!
中國(guó)聯(lián)通表示將堅(jiān)決貫徹落實(shí)國(guó)家有關(guān)提速降費(fèi)政策要求和工作部署,積極采取相應(yīng)措施,把提速降費(fèi)作為重點(diǎn)工作全力推進(jìn)。2018年,公司將繼續(xù)深入落實(shí)聚焦創(chuàng)新合作戰(zhàn)略,著力推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)化運(yùn)營(yíng),打造“五新”聯(lián)通,強(qiáng)力推進(jìn)與戰(zhàn)略投資者的深度合作與協(xié)同,建設(shè)精品網(wǎng)絡(luò)、創(chuàng)新營(yíng)銷模式、降低資費(fèi)水平,以實(shí)實(shí)在在的企業(yè)行動(dòng),讓億萬用戶共享行業(yè)發(fā)展成果。
中國(guó)移動(dòng)表示將堅(jiān)決貫徹落實(shí)今年政府工作報(bào)告中提出的加大網(wǎng)絡(luò)提速降費(fèi)力度相關(guān)要求,全力以赴、抓緊推進(jìn)高速寬帶城鄉(xiāng)全覆蓋、明顯降低家庭寬帶、企業(yè)寬帶和專線使用費(fèi)以及取消流量“漫游”費(fèi)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)流量資費(fèi)年內(nèi)至少降低30%等措施要求落地實(shí)施,推動(dòng)“互聯(lián)網(wǎng)+”發(fā)展,促進(jìn)“大眾創(chuàng)業(yè),萬眾創(chuàng)新”。在推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)提速降費(fèi)的同時(shí),認(rèn)真做好客戶服務(wù),加強(qiáng)產(chǎn)品和業(yè)務(wù)創(chuàng)新,以實(shí)際行動(dòng)降低客戶通信消費(fèi)成本,促進(jìn)薄利多銷,讓客戶和企業(yè)切實(shí)受益,為客戶、企業(yè)和社會(huì)創(chuàng)造更大價(jià)值。
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。