2023年6月30日,上海:經(jīng)過為期三天的交流與探討,GSMA的2023 MWC上海圓滿落幕。本屆大會(huì)吸引了來自115個(gè)國(guó)家和地區(qū)的近37, 000余名參會(huì)者,包括移動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)及眾多行業(yè)的決策者與商業(yè)領(lǐng)袖。
GSMA Ltd. 首席執(zhí)行官洪曜莊(John Hoffman)表示:“2023 MWC 上海備受矚目,我們非常感謝國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室、工業(yè)和信息化部、上海市人民政府、中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信、中國(guó)聯(lián)通和中國(guó)廣電,以及我們的合作伙伴、參展商和贊助商的密切合作與支持。正因?yàn)橛懈魑坏臐M腔熱忱和鼎力相助,這個(gè)世界級(jí)的展會(huì)才能超出預(yù)期,取得圓滿成功。”
2023 MWC上海數(shù)據(jù)總覽:
· 近37,000人親臨現(xiàn)場(chǎng)參會(huì)
· 參會(huì)者來自115個(gè)國(guó)家和地區(qū),其中近3,000人來自中國(guó)大陸以外
· 超過8,000家企業(yè)的參會(huì)代表,其中30%以上來自移動(dòng)行業(yè)以外的其他相關(guān)行業(yè)
· 近300家參展商、贊助商及合作伙伴
· 邀請(qǐng)到300位演講者與思想領(lǐng)袖,其中,國(guó)際嘉賓占比超過30%,女性主題演講嘉賓占比超過20%
· 近30%的參會(huì)者擔(dān)任總監(jiān)及以上級(jí)別的職位,其中高管超過2,000名
· 超過460家海外媒體與分析師到訪
· 截至目前,主題演講環(huán)節(jié)在媒體合作伙伴平臺(tái)上觸達(dá)近1,850,000人
亞洲移動(dòng)大獎(jiǎng)(AMOs)
亞洲移動(dòng)大獎(jiǎng)(AMOs)由GSMA組織的專家小組評(píng)選。本屆亞洲移動(dòng)大獎(jiǎng)在“技術(shù)推動(dòng)變革”主題演講中頒發(fā)。亞洲最佳智能手機(jī)獎(jiǎng)、亞洲突破性設(shè)備創(chuàng)新獎(jiǎng)與5G行業(yè)挑戰(zhàn)獎(jiǎng)的獲獎(jiǎng)?wù)叻謩e是:
· 亞洲突破性設(shè)備創(chuàng)新獎(jiǎng)
MediaTek MT6825
· 亞洲最佳智能手機(jī)獎(jiǎng)
OPPO Find N2(得獎(jiǎng)?wù)?
榮耀 Magic 5 Pro (高度贊揚(yáng)獎(jiǎng))
· 5G行業(yè)挑戰(zhàn)獎(jiǎng)由以下機(jī)構(gòu)共同獲得:
中國(guó)聯(lián)通和GDERNET(廣東省教育和科研計(jì)算機(jī)網(wǎng))5G教育專用網(wǎng)絡(luò)
大唐西市集團(tuán)文化藝術(shù)品元宇宙
活動(dòng)預(yù)告
MWC上海是MWC系列活動(dòng)之一,和M360系列活動(dòng)一樣由GSMA主辦。我們將于2023年9月26日至28日舉辦MWC Las Vegas,并于2023年10月17日至19日期間舉辦MWC Kigali。歡迎大家參加我們的會(huì)議,共同見證和發(fā)掘互聯(lián)互通的全部潛力。M360系列活動(dòng)也將按計(jì)劃推進(jìn),M360 APAC將于今年9月7日至8日在首爾舉行,M360 MENA將于11月6日至7日在利雅得舉行。
明年的MWC上海將于2024年6月26日至28日舉行。您可在MWC上海官網(wǎng)媒體/分析師專區(qū)了解更多關(guān)于MWC上海的信息,包括新聞與官方精選圖片。
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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。