在今天的“2014中國互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者大會”上,騰訊社交平臺部市場總經(jīng)理曾佳欣表示,針對早期、中期和成熟期創(chuàng)業(yè)者,騰訊云推出了三有針對性的扶持計劃。
圖為騰訊社交平臺部市場總經(jīng)理曾佳欣
針對早期創(chuàng)業(yè)者,騰訊云聯(lián)合了30多家投資機構(gòu)推出天使伯樂計劃,相關(guān)投資機構(gòu)將享有半年免費的騰訊云服務(wù);對于初具規(guī)模的創(chuàng)業(yè)者,騰訊云將提供成長孵化幫助;成熟創(chuàng)業(yè)者將獲得騰訊云的億元基金扶持,單個企業(yè)可獲得100萬的免費云服務(wù),并分享騰訊所具有的云端生態(tài)圈。
業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,移動創(chuàng)業(yè)者應(yīng)當(dāng)充分利用第三方平臺的優(yōu)勢,共同參與移動生態(tài)的搭建,為自己創(chuàng)造更有利的發(fā)展環(huán)境。
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新加坡國立大學(xué)研究團隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡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。
同濟大學(xué)團隊開發(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)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時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等頂尖機構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。