GSMA MWC 2024巴塞羅那2月26日在Fira展覽中心開幕,標(biāo)志著世界最大、最有影響力的互聯(lián)互通盛會(huì)的開始。由GSMA主辦的MWC巴塞羅那聚集了來自全球移動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)和相關(guān)行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者,進(jìn)行為期四天的交流,深入探討塑造未來連接的最新趨勢(shì)。
GSMA會(huì)長(zhǎng)葛瑞德(Mats Granryd)表示:“很高興可以在美麗的巴塞羅那一起開啟MWC,超過一半的與會(huì)者來自核心移動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)之外,說明MWC不再僅代表一個(gè)行業(yè)?;ヂ?lián)互通將我們聚集在一起,技術(shù)開啟了各種各樣可能性——連接推動(dòng)行業(yè)融合,帶來了新的可能性。本周讓我們共同探索企業(yè)和社會(huì)未來的潛力。”
2024年移動(dòng)經(jīng)濟(jì)報(bào)告發(fā)布
GSMA在展會(huì)首日發(fā)布了年度移動(dòng)經(jīng)濟(jì)報(bào)告。報(bào)告聚焦全球移動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)的最新趨勢(shì),主要數(shù)據(jù)包括:
預(yù)計(jì)到2029年,5G將占全球總移動(dòng)連接的一半以上(51%),并在2030年達(dá)到56%。
截至2023年底,全球58%的人口使用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),代表47億用戶,相較2015年增加了21億。
仍有30億人生活在有信號(hào)覆蓋的區(qū)域,但沒有使用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。為了彌合“使用鴻溝”,GSMA啟動(dòng)主題活動(dòng)“突破障礙(Breaking Barriers)”,倡導(dǎo)移動(dòng)設(shè)備的可負(fù)擔(dān)性,倡導(dǎo)利用移動(dòng)設(shè)備消滅文盲,提升數(shù)字技能。
2023年,移動(dòng)技術(shù)和服務(wù)在全球GDP中的貢獻(xiàn)為5.4%,貢獻(xiàn)了5.7萬億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
預(yù)計(jì)到2030年,5G將為全球經(jīng)濟(jì)帶來超過9300億美元的收益,其中主要受益者預(yù)計(jì)將是制造業(yè)(36%)、公共管理(15%)和服務(wù)業(yè)(10%)。
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新加坡國立大學(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。