2015年4月21日,在中關(guān)村管委會、海淀區(qū)政府支持指導(dǎo)下,由海淀國資聯(lián)合中投國泰、國培等實(shí)力機(jī)構(gòu)發(fā)起的全國首家互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)服務(wù)平臺——中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)中心發(fā)布會在北京中關(guān)村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)展示中心舉行。100多家互聯(lián)網(wǎng)金融平臺和30多家傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)參加此次發(fā)布會。
本次發(fā)布會上,中心正式推出三大服務(wù)平臺,其中包含互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)風(fēng)向標(biāo)——海淀指數(shù)以及合格互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)評審體系、登記備案系統(tǒng)、證據(jù)鏈備案系統(tǒng)、征信數(shù)據(jù)庫、科技金融增信系統(tǒng)、優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)撮合、創(chuàng)客空間等多項(xiàng)重磅服務(wù)內(nèi)容。會上,中心與工信部賽迪智庫互聯(lián)網(wǎng)研究所、互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)雜志社、中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)金融研究院、中技所知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)集團(tuán)達(dá)成戰(zhàn)略合作,并與拉卡拉、人人貸、車融資、在理財?shù)绕脚_代表備案簽約。
對于此次發(fā)布會,中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)中心執(zhí)行主任許赤瑜表示,“服務(wù)中心的宗旨是服務(wù)投資人、行業(yè)從業(yè)者和政府管理部門。構(gòu)建全方位的行業(yè)監(jiān)管體系和服務(wù)創(chuàng)新體系。做互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的土壤,匯聚多方資源、吸納各方人才、助推行業(yè)健康發(fā)展。”
發(fā)布會上,中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)中心正式推出三大服務(wù)平臺,其中包含互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)風(fēng)向標(biāo)——海淀指數(shù)(HDI)以及合格互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)評審體系、登記備案系統(tǒng)、證據(jù)鏈備案系統(tǒng)、征信數(shù)據(jù)庫、科技金融增信系統(tǒng)、優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)撮合、創(chuàng)客空間等多項(xiàng)重磅服務(wù)內(nèi)容,打造互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)業(yè)服務(wù)生態(tài)圈。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)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(zhǔn)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(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"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"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時,輸出長度減少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)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)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(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)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(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)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)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(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個空間智能測試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績。這項(xiàng)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。