CNET科技資訊網(wǎng) 4月21日 北京消息(文/周雅):CEO朋新宇表示,此前AlphaGo在圍棋人機(jī)大賽中的勝出,究其根本是機(jī)器吸納了大量人類(lèi)智慧經(jīng)驗(yàn)的大數(shù)據(jù)。他認(rèn)為,盡管我們還不能以此定論,大數(shù)據(jù)可以主宰一切。但是可以確信的是:一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時(shí)代已經(jīng)開(kāi)啟,數(shù)據(jù)正在改變著世界。
朋新宇分享了自己對(duì)于未來(lái)數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展的看法。他認(rèn)為:在智能設(shè)備已由單終端發(fā)展至多終端的今天,一個(gè)網(wǎng)民的行為不等于一個(gè)人的行為,如果從單一角度去判斷用戶(hù)特征,只是盲人摸象。未來(lái)數(shù)據(jù)價(jià)值在于數(shù)據(jù)的連接與流通,而未來(lái)的數(shù)據(jù)一定是全域數(shù)據(jù):即多終端的數(shù)據(jù)采集與連接,多方數(shù)據(jù)的匯聚與融合,多場(chǎng)景數(shù)據(jù)的挖掘與運(yùn)用。
友盟+ CEO朋新宇
作為本屆峰會(huì)亮點(diǎn)之一,友盟+現(xiàn)場(chǎng)發(fā)布了繼今年1月份成立以來(lái)的首個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品系列——U-plus系列產(chǎn)品,意在開(kāi)啟數(shù)據(jù)的Plus時(shí)代。在這一時(shí)代里,全域數(shù)據(jù)將會(huì)成為主流。
U-plus系列產(chǎn)品為一個(gè)數(shù)據(jù)服務(wù)組件,包括了游戲分析U-Gplus服務(wù)、智能分析U-Dplus服務(wù)、線下分析U-Oplus服務(wù)、廣效監(jiān)測(cè)U-ADplus等不同緯度的數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品。
朋新宇在U-plus系列產(chǎn)品發(fā)布時(shí)表示,U-plus系列產(chǎn)品是以500萬(wàn)家網(wǎng)站、100萬(wàn)款A(yù)PP應(yīng)用、11億移動(dòng)智能設(shè)備數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)藍(lán)本,從多個(gè)維度對(duì)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)的全域數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析,可以滿(mǎn)足垂直行業(yè)個(gè)性化需求。
作為峰會(huì)的另一個(gè)亮點(diǎn),友盟+發(fā)布國(guó)內(nèi)首份《2015全域大數(shù)據(jù)報(bào)告》。該報(bào)告由友盟+歷時(shí)數(shù)月完成,從線上數(shù)據(jù)綜述、移動(dòng)數(shù)據(jù)發(fā)展以及O2O數(shù)據(jù)等多個(gè)緯度對(duì)2015年全域領(lǐng)域內(nèi)大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展進(jìn)行了深度的解讀。
據(jù)了解,首屆UBDC全域大數(shù)據(jù)峰會(huì)由“無(wú)數(shù)據(jù)不智能”主論壇和數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)、IOT和O2O數(shù)據(jù)應(yīng)用及阿里數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)研究中心(ADEC)協(xié)辦的數(shù)據(jù)開(kāi)放與發(fā)展縱橫談,4個(gè)平行分論壇構(gòu)成,吸引了海內(nèi)外2000多名數(shù)據(jù)行業(yè)人員參會(huì)。
友盟+自今年1月由三家數(shù)據(jù)公司——友盟、cnzz、締元信,整合升級(jí)而成,并以打造全球最大的第三方全域大數(shù)據(jù)服務(wù)提供商作為其公司使命。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專(zhuān)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(zhuān)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(lèi)型問(wèn)題偏愛(ài)不同專(zhuān)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。
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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。