科技行者 9月29日 北京消息(文/黃雅琦):區(qū)塊鏈正在以新的思維模式、技術(shù)架構(gòu)推動整個實(shí)體經(jīng)濟(jì)的技術(shù)、框架、效率以及模式的變革,在此光環(huán)之下的區(qū)塊鏈技術(shù)如何落地,如何高度賦能于實(shí)體經(jīng)濟(jì)引人深思。
由中國信息通信研究院、中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會、可信區(qū)塊鏈推進(jìn)計(jì)劃共同主辦的“2019可信區(qū)塊鏈峰會”將于11月8日在北京舉辦。作為區(qū)塊鏈領(lǐng)域頂級盛會,本次峰會將充分利用平臺優(yōu)勢,圍繞區(qū)塊鏈應(yīng)用落地著重探討,賦能區(qū)塊鏈生態(tài)創(chuàng)新及進(jìn)化。
當(dāng)前,傳統(tǒng)溯源行業(yè)面臨追溯手段簡單、容易在中間環(huán)節(jié)被篡改等難題,而借助區(qū)塊鏈技術(shù),將商品原材料流通過程、生成過程、商品流通過程、銷售過程的信息整合寫入?yún)^(qū)塊鏈中,可有效的保證數(shù)據(jù)真實(shí)性,以實(shí)現(xiàn)全流程正品追溯。
為此,2019可信區(qū)塊鏈峰會將特別開設(shè)區(qū)塊鏈與溯源存證論壇,邀請政府部門的相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)、區(qū)塊鏈領(lǐng)域的權(quán)威技術(shù)專家以及產(chǎn)業(yè)龍頭企業(yè)進(jìn)行主題演講和分享,帶來區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于溯源與存證領(lǐng)域當(dāng)前最新需求、實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)和深度洞察,共同促進(jìn)區(qū)塊鏈在溯源存證領(lǐng)域的快速落地。
從實(shí)際場景出發(fā),解決實(shí)際問題也是本次峰會召開的重要意義之一。除了溯源存證論壇外,峰會還針對金融、政務(wù)應(yīng)用與數(shù)字身份等多個垂直議題開設(shè)專題論壇,以更好地推動區(qū)塊鏈技術(shù)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展,進(jìn)而推動區(qū)塊鏈技術(shù)在金融、政務(wù)、能源、知識產(chǎn)權(quán)、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域的深入落地。
屆時(shí),來自國內(nèi)外近千名區(qū)塊鏈專家、企業(yè)領(lǐng)袖、技術(shù)大咖代表齊聚于此,從行業(yè)分析,案例分析到技術(shù)架構(gòu)建議,帶你走進(jìn)一次干貨滿滿的知識盛宴。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(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(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"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"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長度減少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)通過滾動窗口聯(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(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)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,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AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個空間智能測試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。