面對新冠肺炎疫情的突然襲擊,世界智能大會的合作伙伴們積極承擔(dān)社會責(zé)任,提供相關(guān)技術(shù)、產(chǎn)品以及服務(wù),為堅實打贏疫情防控攻堅戰(zhàn)貢獻力量。
據(jù)中國銀聯(lián)的數(shù)據(jù)顯示,5月1日至5日,銀聯(lián)網(wǎng)絡(luò)交易總金額突破1.57萬億元,與4月份日常周六、周日相比增長了16%。五一小長假期間消費能力的提升,一方面反映了我國在疫情防控方面取得了良好的成果,另一方面反映了我國復(fù)工復(fù)產(chǎn)工作的穩(wěn)步推進。響應(yīng)國家復(fù)工復(fù)產(chǎn)號召,世界智能大會合作伙伴積極發(fā)揮自身優(yōu)勢,一方面利用自身的技術(shù)優(yōu)勢開發(fā)平臺,一方面承擔(dān)大企業(yè)的社會責(zé)任幫助中小微企業(yè)走出困境。
海爾 多方聯(lián)手打造“復(fù)工生態(tài)鏈群”
為充分發(fā)揮工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在疫情防控中的重要支撐作用,助力企業(yè)開展復(fù)工復(fù)產(chǎn),海爾積極響應(yīng)國家號召,攜手華住會、中國工業(yè)設(shè)計協(xié)會等十六家生態(tài)合作伙伴共建“企業(yè)復(fù)工生態(tài)鏈群”,全流程保障企業(yè)安全復(fù)工、提升產(chǎn)能。
在生態(tài)鏈群中,海爾的卡奧斯工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺起到關(guān)鍵作用。該平臺不僅具有中國自主知識產(chǎn)權(quán),而且在全球首家引入用戶全流程參與體驗,可針對企業(yè)疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)需求,定制人員返程安心住、全員防疫智能管理、復(fù)工實操指南16大全場景解決方案。
比如異地員工返程后,自家住宿無法達(dá)到居家隔離標(biāo)準(zhǔn),卡奧斯平臺就聯(lián)合華住酒店集團,在全國31個省、265個市、5000余家門店推出“復(fù)工安心凈新房”,為他們提供無接觸式服務(wù)、免費在線辦公等服務(wù),圓滿解決隔離住宿問題,保障返程安心住。
聯(lián)想 聯(lián)合各企業(yè)發(fā)起“共享員工”項目
新冠疫情發(fā)生后,聯(lián)想集團及時調(diào)整生產(chǎn)運行模式,保證產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈正常運轉(zhuǎn),實現(xiàn)抗疫復(fù)產(chǎn)的“中國速度”,為全國防疫抗疫貢獻力量。
聯(lián)想集團合肥、深圳、惠陽、成都等地的5大制造工廠優(yōu)先為臨時歇業(yè)企業(yè)員工提供共享工作機會,即“跨省共享”,招聘一批共享員工,在按照規(guī)定進行隔離之后,上述員工經(jīng)過快速培訓(xùn),被安排在了一些比較容易上手、操作相對簡單的崗位上。
截至2020年4月28日,通過 “共享員工”計劃招聘的短期失業(yè)人群近1500名,聯(lián)想在中國的所有工廠已全部實現(xiàn)復(fù)工滿產(chǎn)。
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新加坡國立大學(xué)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(xùn)練AI玩簡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。
同濟大學(xué)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(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)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)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(zhǔn)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(xùn)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(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。