CNET科技資訊網(wǎng) 3月24日 北京消息:歷時兩年的發(fā)酵、升溫,知識付費大幕提前拉開,很多既具有知識性又具備傳播能力的“知識行家”搶占了市場先機。目前到底有多少知識行家已經(jīng)入局?各大行業(yè)數(shù)據(jù)表現(xiàn)最好的行家究竟是誰?知識服務平臺優(yōu)米,第三方數(shù)據(jù)服務提供商TalkingData,和WeMedia新媒體集團,共同推出《2016知識行家排行榜》,從九大熱門知識行業(yè)類目入手,評選出各垂直領域內的TOP50知識行家。
排行榜數(shù)據(jù)基于優(yōu)米、喜馬拉雅等知識分享平臺,百度、新浪微博、微信等公開網(wǎng)絡平臺,從知識專業(yè)度、網(wǎng)絡影響力和行業(yè)潛力多方位,綜合計算得出創(chuàng)業(yè)、大數(shù)據(jù)、自媒體三個類別的知識行家Top50。首期對外發(fā)布的是創(chuàng)業(yè)、大數(shù)據(jù)、自媒體三大知識行家排行榜。
"2016知識行家TOP50"完整榜單另見優(yōu)米官方網(wǎng)站。
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浙江大學團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調整內部專家配置。該方法在數(shù)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(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(shù)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(xiàn)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(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術,實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術通過滾動窗口聯(lián)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(xiàn),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(shù)據(jù)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。