剛下飛機(jī)的楊元慶,馬不停蹄趕到MWC2014的現(xiàn)場(chǎng),此次他的行程主要是與國(guó)際上幾十家運(yùn)營(yíng)商高層會(huì)晤,間隙中,他接受了中國(guó)媒體的采訪。楊元慶指出,中國(guó)是全球競(jìng)爭(zhēng)最激烈的市場(chǎng),它讓聯(lián)想練就一身的攻擊本領(lǐng),而收購(gòu)摩托羅拉則很大意義上讓聯(lián)想有了護(hù)體神功。
2月24日,MWC2014開(kāi)幕的第一天,最繁忙的人可能是楊元慶,他不停地與來(lái)自全球的運(yùn)營(yíng)商會(huì)晤,還抽空了解了對(duì)手的情況,并且在間隙中參加多場(chǎng)媒體采訪,到下午他又出席了劉軍演講的VIBE Party。
在一個(gè)小時(shí)的有限時(shí)間內(nèi),楊元慶在接受CNET科技資訊網(wǎng)等中國(guó)媒體采訪時(shí),還是暢談了聯(lián)想PC+戰(zhàn)略、收購(gòu)摩托羅拉、產(chǎn)品創(chuàng)新等眾多話(huà)題,記者的提問(wèn)多為質(zhì)疑和挑戰(zhàn),而楊元慶的回答則是應(yīng)對(duì)自如、妙語(yǔ)連珠。以下是老涼做的整理,大家來(lái)感受下:
一、關(guān)于小米模式和互聯(lián)網(wǎng)模式:小米不是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,小米是教材。不可能所有人都去玩互聯(lián)網(wǎng),產(chǎn)品就從天上掉下來(lái)。如果連與研發(fā)很接近的生產(chǎn)制造都外包,你會(huì)失去創(chuàng)新的源動(dòng)力!聯(lián)想的端到端模式才是真經(jīng)。
二、談到新品發(fā)布不如對(duì)手多:剛才朋友圈里掃了一眼,對(duì)手情況完全在掌控內(nèi),大聯(lián)想不怕,2014走著瞧。
三、談到中國(guó)廠商的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)劣勢(shì):從中國(guó)市場(chǎng)摸爬出來(lái)的聯(lián)想,能怕競(jìng)爭(zhēng)?!你造嗎?全球前五個(gè)牌子里,有四個(gè)是中國(guó)牌子。
四、談到收購(gòu)摩托羅拉對(duì)聯(lián)想影響:我們是有身份的人啦!拿到了挑戰(zhàn)三星、蘋(píng)果,走進(jìn)成熟市場(chǎng)的入門(mén)證。
五、為什么成熟市場(chǎng)需要入門(mén)證?成熟市場(chǎng)最歡迎沒(méi)有專(zhuān)利的土豪,因?yàn)樗麄凂R上可以獲得你營(yíng)收25%的專(zhuān)利大禮。
六、談到聯(lián)想模式:我都講了一百遍了,啊,遍數(shù)肯定更多。戰(zhàn)略+創(chuàng)新產(chǎn)品+高效運(yùn)營(yíng)+多元化文化。
七、 有記者問(wèn)摩托羅拉整合是否裁人:還裁?! 3500人中有2000多人是R&D,就這點(diǎn)兒人,沒(méi)可裁空間,我想著再招呢!感興趣的簡(jiǎn)歷發(fā)我……
八、談到諾基亞推出Android手機(jī):希望此舉不讓諾基亞用戶(hù)感到迷惑。
九、買(mǎi)了摩托羅拉之后,股票跌了:你不能保證投資者隨時(shí)隨地對(duì)你有信心,但是你必須積極做那些可能讓他們感興趣的事兒。
十、您和黑莓的程守宗啥關(guān)系?朋友,好朋友。不妨礙,未來(lái)還是朋友。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專(zhuān)家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問(wèn)題靈活調(diào)整內(nèi)部專(zhuān)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(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類(lèi)型問(wèn)題偏愛(ài)不同專(zhuān)家配置,為AI推理優(yōu)化開(kāi)辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過(guò)"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話(huà)多且準(zhǔn)確率低"的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)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(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過(guò)滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問(wèn)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(kāi)辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過(guò)讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問(wèn)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(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來(lái)顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。