全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)(GMIC)作為全球最大規(guī)模的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)盛會(huì),已成長(zhǎng)為世界范圍內(nèi)最具影響力的輻射并連結(jié)東西半球的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)商務(wù)平臺(tái)。GMIC2014全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)將于5月5日及6日在北京國(guó)家會(huì)議中心召開。北京大會(huì)聚焦以“聯(lián)接改變世界——下一個(gè)50億”為主題的行業(yè)未來發(fā)展趨勢(shì)。
鳳凰網(wǎng)作為主要參與媒體將在大會(huì)上全面展現(xiàn)自身在移動(dòng)互聯(lián)領(lǐng)域開拓創(chuàng)新的風(fēng)貌。與此同時(shí),鳳凰網(wǎng)更堅(jiān)持一貫的公益主題,讓“美麗童行”公益活動(dòng)借互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)的平臺(tái)得到社會(huì)更多的關(guān)注與支持。
“美麗童行”是鳳凰網(wǎng)大型品牌公益活動(dòng),和全球華人一起關(guān)注中國(guó)貧困兒童的生存、健康、教育及未來發(fā)展,以關(guān)注貧困兒童教育為主要方向。除每年舉辦的“慈善公益盛典”之外,全年貫穿各種線上線下的愛心活動(dòng),號(hào)召全社會(huì)共同關(guān)注貧困兒童的生存現(xiàn)狀,伸出雙手,奉獻(xiàn)自己的力量,讓孩子們擺脫貧困,擁抱屬于自己的美好明天!
為此,鳳凰網(wǎng)將推出現(xiàn)場(chǎng)活動(dòng),凡參加全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)觀眾,都可到鳳凰網(wǎng)展臺(tái)的“點(diǎn)贊?rùn)C(jī)”前為美麗童行慈善事業(yè)點(diǎn)贊。每位觀眾點(diǎn)1個(gè)贊都可為孩子籌得1元善款,每人點(diǎn)贊次數(shù)不限。安潔公司已經(jīng)積極響應(yīng)點(diǎn)贊活動(dòng),成為首家你點(diǎn)贊我獻(xiàn)愛心的社會(huì)企業(yè),本次所籌集的善款將用于鄧飛鄉(xiāng)村兒童公益基金,主要是大病醫(yī)保和免費(fèi)午餐公益項(xiàng)目。
本項(xiàng)公益活動(dòng)更將貫穿全年,匯聚起無數(shù)人的支持,為貧困兒童帶去社會(huì)的關(guān)愛,為社會(huì)帶來向上的力量。
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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(yǔ)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(yǔ)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。