CNET科技資訊網(wǎng) 6月27日 北京消息(文/CNET科技資訊網(wǎng)、中關(guān)村在線、在前線記者劉克麗):我正在參與一個(gè)教育論壇時(shí),直見(jiàn)大隊(duì)人群向全會(huì)場(chǎng)擁去,看了看時(shí)間,大約10點(diǎn)15分,我預(yù)感到是李總理的報(bào)告要開(kāi)始了,我不顧禮貌沖出論壇,加入了大隊(duì)人馬前行,這時(shí)有志愿者看到了我胸前媒體的牌子,告訴我媒體靠右行,我以為是對(duì)媒體的照顧,沒(méi)想到入場(chǎng)后只能選擇坐在后四排,處于拍攝劣勢(shì)地段。
大會(huì)由世界經(jīng)濟(jì)論壇董事兼大中華區(qū)首席代表艾德維主持,在東道主遼寧陳省長(zhǎng)致歡迎詞后,李克強(qiáng)總理入場(chǎng),當(dāng)時(shí)場(chǎng)上掀起二次熱烈的掌聲,如果問(wèn)我李克強(qiáng)總理在這次達(dá)沃斯報(bào)告給我印象深刻是什么我會(huì)回答說(shuō):
李總理報(bào)告大約40分鐘,加上與達(dá)沃斯創(chuàng)始人兼執(zhí)行主席施瓦布涉的問(wèn)答時(shí)間大約1小時(shí),報(bào)告內(nèi)容寬泛到涉及到經(jīng)濟(jì)包容性增長(zhǎng)、就業(yè)、外資政府、人工智能、環(huán)境等領(lǐng)域,其中給我印象最深刻的是他的結(jié)束語(yǔ):快魚(yú)幫慢魚(yú),他一說(shuō)完,全場(chǎng)我?guī)ь^鼓掌,隨后所有人跟著我鼓掌。
當(dāng)然深刻的印象還有以下10點(diǎn):
1.他說(shuō)如果包容性不足就是公平性不夠,如果要包容性增長(zhǎng)必須全球經(jīng)濟(jì)一體化;
2.包容性增長(zhǎng)不得不應(yīng)對(duì)氣候、環(huán)境問(wèn)題;
3.包容性增長(zhǎng)解決就業(yè),爭(zhēng)取每家人至少有1人就業(yè);
4.互聯(lián)網(wǎng)造就的網(wǎng)購(gòu)、快遞、共享就業(yè)機(jī)會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于人工智能、機(jī)器人替代的人的崗位;
5.對(duì)內(nèi)外資企業(yè)一視同仁,爭(zhēng)取一個(gè)窗口辦事;
6.以自愿為原則,鼓勵(lì)外商將在華利潤(rùn)留在境內(nèi)繼續(xù)投資,引導(dǎo)投向中西部地區(qū);
7.中國(guó)經(jīng)濟(jì)從高速階段進(jìn)入中高速階段,今年一季度GDP增6.9%,但基數(shù)變大,因?yàn)樵贕DP總量在2萬(wàn)億美元,有3%增速就不得了了;
8.中國(guó)還農(nóng)村還有4000人口沒(méi)有脫貧,城市還有5000萬(wàn)人口等待脫貧;
9.中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展沒(méi)有過(guò)多依賴粗放式發(fā)展,消費(fèi)己升至GDP的64.6%,服務(wù)業(yè)占56%,內(nèi)需己成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)的頂梁柱;
10.中國(guó)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)是有的,但總體風(fēng)險(xiǎn)可控。
至于我為什么聽(tīng)到他快魚(yú)幫慢魚(yú)帶頭鼓掌,因?yàn)槟壳氨娝苤目祠~(yú)吃慢魚(yú)是我19年前我在深圳釆訪一位企業(yè)家首次說(shuō)出來(lái),我用此做了標(biāo)題,后來(lái)廣為流傳,李總理在與施瓦布對(duì)話時(shí),用正能量修改的太贊了,不得不鼓掌點(diǎn)贊。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
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。