CNET科技資訊網(wǎng) 7月3日 大連消息(文/克麗觀(guān)察):在2017夏季達(dá)沃斯全球經(jīng)濟(jì)論壇第二天,有95個(gè)論壇,我從前天拿到資料開(kāi)始就發(fā)現(xiàn),近300個(gè)論壇不僅數(shù)量多聽(tīng)不完,而且范國(guó)寬到從氣候到基因、從科技到中醫(yī)、從材料到能源無(wú)所不有,各種論壇全暴露了現(xiàn)存問(wèn)題,全能牽上經(jīng)濟(jì)發(fā)展,噢,明白了,原來(lái)全球經(jīng)濟(jì)論壇是學(xué)術(shù)界向投資融資界指明未來(lái)投資方向,是解決全球各種問(wèn)題初期融資平臺(tái)啊。
我這兩天每天奔波,早上一早進(jìn)場(chǎng),下午6點(diǎn)多離開(kāi),參加過(guò)教育、量子計(jì)算、無(wú)人駕駛、機(jī)器人、氣候、環(huán)境、氣候等9個(gè)論壇,特別是今天聽(tīng)了關(guān)于全球氣候、全球環(huán)境、量子科學(xué)、人體器官再生等4論壇后總結(jié)如下:
1、全世界應(yīng)該給碳定價(jià)并漲價(jià),為碳定價(jià)就是為污染定價(jià);
2、定價(jià)漲價(jià)是為了為污染買(mǎi)單;
3、認(rèn)為改善氣候減少排碳有23萬(wàn)億美元市場(chǎng)(不知咋算出來(lái)的);
4、有關(guān)組織聯(lián)合金融機(jī)構(gòu)為氣候變暖發(fā)行了綠色債卷,有人認(rèn)為我國(guó)養(yǎng)老金買(mǎi)綠色債卷有空間(我認(rèn)為是瞎忽悠);
5、有專(zhuān)家認(rèn)為現(xiàn)在全球氣溫己上升了1度時(shí),抓此事為時(shí)己晚,不要等氣溫升2度時(shí),再抓就來(lái)不及了;
6、我不明白,買(mǎi)了綠色債卷投資環(huán)境改善的利息誰(shuí)付?是銀行再以更高利息借給企業(yè)嗎?
7、在環(huán)境論壇上看到動(dòng)態(tài)地圖,只有中國(guó)城鎮(zhèn)化在擴(kuò)大,也只有中國(guó)污染最嚴(yán)重,城鎮(zhèn)化進(jìn)度和污染化程度成正比;
8、無(wú)人駕駛、機(jī)器人、可穿戴設(shè)備、人工智能、量子計(jì)算的論壇等所有不成熟的高科技產(chǎn)品、及其業(yè)態(tài)的展示、論壇都向資本方指明了未來(lái)投資方向。
9、我在下午1點(diǎn)15分一2:30分創(chuàng)想研究室舉行的量子科學(xué)論壇上果然認(rèn)識(shí)了一位投資商,對(duì)于量子計(jì)算機(jī)他似乎很感興趣,并且知道的不比我少,而且他說(shuō)他已經(jīng)投入了量子計(jì)算相關(guān)邊緣項(xiàng)目;
10、在長(zhǎng)達(dá)75分鐘量子科學(xué)論壇第四輪分組討論時(shí),我同桌一位自稱(chēng)是投資家的外籍人提問(wèn),目前量子計(jì)算機(jī)的挑戰(zhàn)到底在哪里,再次證明了我標(biāo)題觀(guān)點(diǎn)。
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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(huà)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。