1995年,Marvell在美國圣克拉拉成立,是由華僑周秀文博士及妻子戴偉立女士、胞弟周秀武聯(lián)合創(chuàng)立,作為聯(lián)合創(chuàng)始人中唯一的女性,也作為Marvell公司的負責(zé)人,同時本質(zhì)上還是一名中國人,戴偉立女士不僅在積極的推動Marvell業(yè)務(wù)的增長,也在全面的致力于推動中國4G的發(fā)展,在CES上成功約訪之后,戴女士特意穿著了一件大紅色的衣服出現(xiàn)在記者面前,她對記者說:“紅色是中國國旗的顏色”。
在3G時代,Marvell與中國的運營商進行了緊密的合作,合作打造了大量的3G終端產(chǎn)品,包括了中國自主產(chǎn)權(quán)的TD-SCDMA,Marvell投入了前所未有的支持力度,很大程度上也幫助了TD-SCDMA的發(fā)展,隨著TD-LTE 4G拍照的發(fā)放,Marvell也對這個中國產(chǎn)品的4G制式保持了極高的熱情,目前手機芯片廠商中,僅有高通提供了對TD-LTE的支持,但僅僅局限在旗艦產(chǎn)品中,這對于TD-LTE的普及有作用但并不明顯,Marvell和戴偉立女士希望改變這種局面,“中國的消費者需要最方便的用到最好的數(shù)據(jù)服務(wù)”,戴女士如是說。
因此,Marvell和中國移動展開了深入了合作,由于TD-SCDMA的基礎(chǔ)非常扎實,同時在基站層面,TD-SCDMA可以平滑升級到TD-LTE,實際上,4G的流量成本相比于3G是降低的,只要用戶的數(shù)量上去了,中國移動必然可以給用戶提供更低價格的4G服務(wù),另一方面,4G的終端目前價格仍然高高在上,Marvell和中國移動都不會滿足于這種現(xiàn)狀,戴女士表示,Marvell將要與中國的產(chǎn)業(yè)鏈攜手打造千元的4G智能手機,并且在2014年實現(xiàn)這個目標(biāo),這是一個令人難以置信的遠大目標(biāo),畢竟現(xiàn)在國內(nèi)的4G手機大多終端零售價格超過4000元。
同時,平板電腦也有可能推動4G的普及和發(fā)展,越來越多的平板電腦開始引入通訊模塊,比如在美國市場,T-Mobile就為平板上網(wǎng)的用戶提供了優(yōu)惠套餐,每月無需任何費用就可以享受250MB的3G流量,用完之后會降速到2G,用戶可以選擇在流量耗盡之后繼續(xù)購買流量,在4G到來之際,平板電腦也將成為4G重要的承載對象,拉動4G增長。
另一方面,Marvell現(xiàn)階段業(yè)界唯二的可以提供五模4G的廠商,由于強大的技術(shù)實力,能夠讓他們在推動國內(nèi)4G市場上做到游刃有余,比如,針對千元機產(chǎn)品,Marvell可能會采用性價比更為突出的三模SoC去應(yīng)對,由于低端機用戶相對來說很少會在國外通過漫游來使用流量,即便使用也不太可能使用大量的數(shù)據(jù)流量,三模對于這類用戶來說非常實用,而對于中國廣大的終端廠商而言,三模也意味著成本的降低,并且不再需要支付WCDMA專利費,更有利于進一步降低TD-LTE手機最終售價。
除了手機之外,Marvell還致力于幫助中國用戶構(gòu)建智能家居環(huán)境。在談到這點是,戴女士說到,“Marvell三年前收購了Kinoma,當(dāng)時很多人不明白作為硬件芯片廠商的Marvell,為什么會收購一家軟件廠商,而實時證明了Marvell的遠見,早在多年前就開展了智能家居的布局,而Kinoma就像一個翻譯官,他是人類與機器之間的翻譯官,能夠讓我們更好的體驗技術(shù)。”
經(jīng)過幾年的發(fā)展,Marvell已經(jīng)將Kinoma發(fā)展成為一個完整的智能生活解決方案,能夠?qū)崿F(xiàn)大量的功能,比如方便的將手機的視頻、圖片直接投射到電視上。
從骨子上來說,戴偉立女士仍然是一名創(chuàng)業(yè)者,她有著不竭的創(chuàng)業(yè)熱情,她認為需要將這種創(chuàng)業(yè)家的精神和熱情要保持下去,保持夢想,而當(dāng)她要做一件事情的時候,除了要做事情本身,還要問“Why?”,為什么要去做,“驕傲和盈利是我的兩個基本原則”。因此,推動中國自有專利的TD-LTE 4G發(fā)展,同時滿足了戴女士的兩個價值觀,她為此而驕傲。
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學(xué)團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓(xùn)練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個AI模型。實驗結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個空間智能測試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。