5月13日,美國高通公司(NASDAQ: QCOM)宣布,其子公司美國高通技術(shù)公司(QTI)將于2014年5月14-15日在中國深圳華僑城洲際酒店舉辦第五屆美國高通公司參考設(shè)計及無線創(chuàng)新峰會。此次峰會旨在繼續(xù)加強終端制造商與軟硬件組件供應(yīng)商之間的合作,基于高通驍龍™處理器開發(fā)面向中國市場及出口海外的終端,同時在快速發(fā)展的智能手機時代探索全新商業(yè)機會。
此次峰會將幫助與會者了解美國高通技術(shù)公司(QTI)推出的基于高通驍龍?zhí)幚砥鞯淖钚陆鉀Q方案,與他們探討創(chuàng)新和差異化設(shè)計,此外還為他們提供建立新業(yè)務(wù)關(guān)系的機會。來自軟件、硬件和數(shù)字娛樂生態(tài)系統(tǒng)的代表包括:阿里巴巴、百度、Hungama、OmniVision、Reverie Language Technologies、三星電子(CMOS Image Sensor)、海力士、搜狐和騰訊等。
美國高通技術(shù)公司高級副總裁兼中國區(qū)首席運營官羅杰夫表示:“出席此次峰會的制造商、硬件組件供應(yīng)商和軟件開發(fā)商代表了中國通信產(chǎn)業(yè)的實力和多樣性。這些公司正在推動中國以及世界其它地區(qū)的無線終端和服務(wù)的發(fā)展。”
本次美國高通公司參考設(shè)計及無線創(chuàng)新峰會的活動和展示將包括:
· 4G LTE推動的創(chuàng)新和美國高通技術(shù)公司的Qualcomm RF360™前端解決方案
· 美國高通技術(shù)公司的Qualcomm®全球支持計劃概覽,包括地區(qū)軟件包、調(diào)制解調(diào)器配置和滿足區(qū)域運營商要求的測試
· 探討潛在的全球商機,支持國際商業(yè)化
· 新的無線垂直市場機會,如可穿戴終端
· 可上手體驗的商用終端展示,以及各層級驍龍?zhí)幚砥骷夹g(shù)演示,包括4K超高清顯示、先進的攝像頭功能和最新的圖形技術(shù)
· 軟件差異化,包括Windows Phone的全新選擇
· 來自軟硬件生態(tài)系統(tǒng)的60多家參展商
美國高通技術(shù)公司產(chǎn)品管理副總裁Larry Paulson表示:“美國高通技術(shù)公司參考設(shè)計(QRD)計劃提供了業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的技術(shù)創(chuàng)新、差異化軟硬件以及便捷的定制選擇,不僅可以節(jié)省工程成本,而且可以縮短產(chǎn)品開發(fā)時間。今年是我們的第五次峰會,對于圍繞QRD計劃的生態(tài)系統(tǒng)來說將是一次收獲巨大的會議。”
截至目前,已有超過425款基于QRD的商用終端在21個國家推出;超過40家OEM廠商和IDH公司已經(jīng)推出了QRD商用終端。擴展的QRD產(chǎn)品組合包括美國高通技術(shù)公司的驍龍610、驍龍615、驍龍400系列、驍龍410和驍龍200系列處理器,同時支持Qualcomm RF360™前端解決方案、Qualcomm全球支持計劃和Windows Phone 8.1。
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學團隊提出動態(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、編程等任務(wù)上顯著提升推理準確率,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。
清華大學研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學競賽題上將模型準確率提升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模型訓練提供了新思路。
南洋理工大學與騰訊聯(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。
華中科技大學研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學習解決幾何問題,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,使用強化學習方法訓練多個AI模型。實驗結(jié)果顯示,幾何訓練在四個空間智能測試基準上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準確率,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。