8月21日上午消息,谷歌的實驗項目Project Ara模塊手機可謂一波三折,在谷歌公司重組被推遲之后,今天又有消息稱它可能被摩托羅拉接管。
Project Ara的思考方式是將電腦DIY的方式帶入手機產品,手機的攝像頭、屏幕、處理器等個性化定制,給手機升級帶來便利。原先隸屬于“先進技術和項目分部”(Advanced Technology and Projects division)的Project Ara模塊手機項目,即使在公司重組后,依舊是新谷歌的一部分。
只是重組后的Project Ara似乎不再像之前那么耀眼,目前也沒有人將它為重點。原計劃在波多黎各進行的Project Ara模塊智能手機測試將不再進行,測試要推倒2016年了。
關于這個項目最新的消息是,它有可能被移交給摩托羅拉。但目前摩托羅拉移動已經被出售給聯想,北京研發(fā)中心如何接手這個項目?似乎不太靠譜。
在今年1月之后,谷歌公布了Project Ara的原型機Spiral 3一些細節(jié),本來計劃年底亮相的Spiral 3必然推遲了,據說谷歌心它的模塊化耐用性。
好文章,需要你的鼓勵
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。