劉克麗、梁欽舊金山報道將今天上午的兩個主題報告中總結出IT業(yè)界技術、市場、生態(tài)、應用會發(fā)生10個轉變:
CBSi中國媒體總編劉克麗試戴英特爾MICA智能手環(huán)(攝于IDF2014)
1、大數據時代的數據垃圾會越來越多,表明更多的數據變成無效;
2、除了用戶的有效分析利用以外,英特爾認為用統(tǒng)一硬件平臺、軟件虛擬存儲及硅光電纜傳輸,表明傳輸介質的轉變;
3、宣布明年供貨64位Soc架構,表明后臺的轉變;
4、施浩德演講中說高檔游戲平臺是PC,今年達7億用戶,但DIY用戶從吊絲向富二代轉變;
5、用戶密碼從數碼向刷臉轉變;
6、3D模型拍照從帶腳賣鞋到拍照買鞋轉變;
7、飛機上從不能充電到無線充電轉變;
8、景深從機械變焦向算法變焦轉變;
9、從3D解碼顯示向編碼拍攝轉變;
10、英特爾產業(yè)生態(tài)將從單一IT緊偶合向所有行業(yè)松偶合轉變。
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浙江大學團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據不同問題靈活調整內部專家配置。該方法在數學、編程等任務上顯著提升推理準確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現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合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術,實現AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術通過滾動窗口聯合去噪、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量視頻,延遲僅0.76秒,質量漂移指標從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學研究團隊發(fā)現,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。他們構建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數據集,使用強化學習方法訓練多個AI模型。實驗結果顯示,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幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。