在無線設(shè)備越來越多的今天,無論是日常辦公還是家庭生活都非常依賴無線網(wǎng)絡(luò),而如何正確配置路由器的設(shè)置更是一個令小白用戶非常頭疼的問題。
智能路由的一個重大革新就是大大簡化了無線路由器的配置步驟。以聯(lián)想智能云路由為例,只需將網(wǎng)線接入路由器的“WAN”端口,通過手機APP應(yīng)用進行匹配,然后輸入上網(wǎng)賬號和密碼即可完成路由器的配置。
以往我們想將存儲設(shè)備里的文件導(dǎo)入到手機里,必須通過電腦作為中間傳輸站,先將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到電腦里,然后再用數(shù)據(jù)線將手機與電腦連接,有時還會碰到手機初次連接電腦需要安裝驅(qū)動的問題。
而在智能路由器上,我們通??梢砸姷揭粋€USB接口。它的作用就是將無線路由變?yōu)?G路由,或是通過連接外部存儲設(shè)備變身為NAS,用戶通過手機APP內(nèi)置云插件訪問,即可完成數(shù)據(jù)上傳下載的可逆過程。
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浙江大學(xué)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(xué)、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(xué)研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓(xùn)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(xué)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(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)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(xùn)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(xué)研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個AI模型。實驗結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)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。