北京時(shí)間6月17日上午消息,怎么讓司機(jī)認(rèn)路成了Uber的大問(wèn)題?;蛟S你還記得幾天前Uber開(kāi)發(fā)了一款游戲,專門(mén)訓(xùn)練司機(jī)認(rèn)路,同時(shí)改進(jìn)應(yīng)用導(dǎo)航服務(wù)。現(xiàn)在這家公司又把谷歌地圖的前任主管挖過(guò)來(lái)了。
Uber周二宣布,谷歌地圖業(yè)務(wù)前負(fù)責(zé)人布萊恩-麥克萊頓(Brian McClendon)將領(lǐng)導(dǎo)Uber的先進(jìn)技術(shù)中心,向Uber首席產(chǎn)品官杰夫-霍爾頓(Jeff Holden)報(bào)告工作。近期,Uber正在投入資源,開(kāi)發(fā)自主的地圖和導(dǎo)航技術(shù)。
谷歌和Uber之間的競(jìng)爭(zhēng)氣氛越來(lái)越濃。近期,谷歌正考慮推出自主的打車服務(wù),而Uber則開(kāi)始關(guān)注谷歌已投入大量資源開(kāi)發(fā)的無(wú)人駕駛汽車技術(shù)。今年2月,Uber宣布與卡耐基梅隆大學(xué)合作開(kāi)發(fā)交通及地圖技術(shù),隨后還在匹茲堡成立了先進(jìn)技術(shù)中心。之前也有Uber聯(lián)合百度競(jìng)購(gòu)諾基亞地圖業(yè)務(wù)的消息。
霍爾頓在一封電子郵件中表示:“我們很高興麥克萊頓加入U(xiǎn)ber團(tuán)隊(duì)。他從早期開(kāi)始就負(fù)責(zé)了谷歌地球和谷歌地圖的開(kāi)發(fā),而這些是世界級(jí)的產(chǎn)品。”
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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。