5月29日,備受矚目的2015百度聯(lián)盟峰會(huì)將在云南騰沖召開。歷經(jīng)十載,百度聯(lián)盟峰會(huì)因?qū)π袠I(yè)的深刻洞察,已成為業(yè)內(nèi)的標(biāo)桿盛會(huì)。在歷年峰會(huì)中,百度高管及與在試點(diǎn)會(huì)嘉賓就中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢(shì)所進(jìn)行的深度交流和觀點(diǎn)分享,完美的闡釋了創(chuàng)新技術(shù)為伙伴帶來(lái)的新機(jī)會(huì),這也是創(chuàng)業(yè)者對(duì)今年聯(lián)盟峰會(huì)所關(guān)注的焦點(diǎn)。
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此外,本屆聯(lián)盟峰會(huì)將以創(chuàng)業(yè)者為中心,提出搭建全新的移動(dòng)聯(lián)盟生態(tài)的概念,旨在為開發(fā)者提供全方位,多維度的增值服務(wù),扶持各梯隊(duì)的創(chuàng)業(yè)者。同時(shí),會(huì)上將有包括58同城CEO姚勁波、尋醫(yī)問藥CEO鄭早明等應(yīng)用開發(fā)者出席,分享他們對(duì)于行業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)的理解,為廣大創(chuàng)業(yè)者帶來(lái)更多的啟示。
歷年百度聯(lián)盟峰會(huì)除了公布上一年度合作伙伴的分成數(shù)額,還將預(yù)估下一年的分成目標(biāo),并將公布未來(lái)在技術(shù)和服務(wù)等多個(gè)維度的創(chuàng)新舉措,為合作伙伴提供更多的“掘金”良機(jī)。據(jù)了解,百度聯(lián)盟或?qū)⒃诹髁糠职l(fā)、分成變現(xiàn)、創(chuàng)業(yè)生態(tài)和技術(shù)支持四大方面,帶領(lǐng)合作伙伴及廣大創(chuàng)業(yè)者構(gòu)建全新的移動(dòng)紀(jì)元。
百度聯(lián)盟成立13年來(lái),合作伙伴數(shù)量已達(dá)80萬(wàn)家,為合作伙伴帶來(lái)累計(jì)分成超過100億。“千萬(wàn)元俱樂部”規(guī)模不斷擴(kuò)大,目前成員已近120余位。尤其在移動(dòng)端,百度聯(lián)盟合作APP數(shù)量已突破5萬(wàn)家,“千萬(wàn)元俱樂部”中APP類成員占比比例逐步增加,囊括資訊、工具、圖書、游戲、生活服務(wù)等十多個(gè)垂直領(lǐng)域。
百度聯(lián)盟移動(dòng)業(yè)務(wù)具有高填充率、高點(diǎn)擊和高收益三大核心優(yōu)勢(shì),以及主流、豐富的廣告樣式,將流量最大限度的轉(zhuǎn)化為收益。在打造一流用戶體驗(yàn)的同時(shí),為合作伙伴帶來(lái)了真金白銀的營(yíng)收增長(zhǎng)。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。