快速啟動(dòng)——現(xiàn)今傳統(tǒng)的高通QDR平臺(tái)手機(jī)開(kāi)機(jī)時(shí)間大約在20-30秒左右,安裝應(yīng)用后開(kāi)機(jī)時(shí)間會(huì)更長(zhǎng)。中科創(chuàng)達(dá)對(duì)傳統(tǒng)開(kāi)機(jī)過(guò)程進(jìn)行技術(shù)優(yōu)化,使開(kāi)機(jī)時(shí)間縮短到原來(lái)的一半以下。尤其是在QRD8X26平臺(tái),平均開(kāi)機(jī)時(shí)間能達(dá)到10秒,同時(shí)不受后安裝應(yīng)用的影響。
安全方案——信息安全已成為時(shí)下的熱門話題,同時(shí)也是對(duì)各大互聯(lián)網(wǎng)廠商技術(shù)嚴(yán)峻的考驗(yàn)。中科創(chuàng)達(dá)基于Trustzone硬件安全針對(duì)智能設(shè)備量身打造的安全存儲(chǔ)方案——安全容器,為Android系統(tǒng)提供一種使用簡(jiǎn)單、安全有效的移動(dòng)數(shù)據(jù)安全機(jī)制。通過(guò)安全容器隔離,TrustZone安全環(huán)境等手段,即使設(shè)備感染病毒或被Root等情況下,仍舊為設(shè)備上存儲(chǔ)的信息和網(wǎng)上支付等行為提供安全環(huán)境。
同時(shí),中科創(chuàng)達(dá)還帶了最新的能夠人臉識(shí)別、性別檢測(cè)的camera技術(shù),實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)幼兒體溫的發(fā)燒總監(jiān),還有與海爾合作監(jiān)測(cè)環(huán)境的空氣盒子等。
借助此次峰會(huì)的平臺(tái),中科創(chuàng)達(dá)與移動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的精英代表做了深入的交流與溝通,了解市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)。未來(lái)中科創(chuàng)達(dá)會(huì)繼續(xù)秉承積極開(kāi)拓,勇于創(chuàng)新的創(chuàng)達(dá)精神,攜手產(chǎn)業(yè)鏈眾多合作伙伴創(chuàng)造行業(yè)新的輝煌!
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,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)不同類型問(wèn)題偏愛(ài)不同專家配置,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。