
在CES2020上,我參加的第一個(gè)媒體發(fā)布會(huì)的就是智能電動(dòng)汽車(chē)品牌——拜騰。在發(fā)布會(huì)上,拜騰發(fā)布了首款車(chē)型M-Byte,定價(jià)為45,000美元,合人民幣約31萬(wàn)元。
拜騰誕生于傳統(tǒng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)巨變前夜,其相信汽車(chē)不僅僅是出行工具,而是一個(gè)智能移動(dòng)生活空間——“第四空間”。為此,拜騰從一開(kāi)始就打破了傳統(tǒng)汽車(chē)架構(gòu)設(shè)計(jì),M-Byte搭載全球首創(chuàng)的48英寸BYTON Stage全面屏,是量產(chǎn)車(chē)上迄今為止最大尺寸的車(chē)載屏幕。在此基礎(chǔ)之上,拜騰圍繞安全、愉悅、共享三大原則開(kāi)發(fā)了創(chuàng)新的人車(chē)交互系統(tǒng),用戶可以通過(guò)觸摸、語(yǔ)音、人臉識(shí)別、隔空手勢(shì)和實(shí)體按鍵五維交互方式與車(chē)輛進(jìn)行互動(dòng)。
為滿足智能互聯(lián)時(shí)代消費(fèi)者對(duì)于車(chē)內(nèi)數(shù)字體驗(yàn)的期待,拜騰從一開(kāi)始就邀請(qǐng)合作伙伴一起“實(shí)現(xiàn)真正吸引人的交互”。目前已經(jīng)與Xperi、Access、Accuweather、Aiqudo、CloudCar、Road.Travel等公司展開(kāi)合作,開(kāi)發(fā)用于娛樂(lè)、健康和電子商務(wù)的應(yīng)用和服務(wù)。
重要的是,拜騰還聯(lián)手全球媒體巨頭ViacomCBS等重要合作伙伴,將視頻內(nèi)容和其他服務(wù)帶入到了M-Byte的48英寸環(huán)繞式數(shù)字儀表板上。
拜騰表示,拜騰智能電動(dòng)汽車(chē)平臺(tái)基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的第一款產(chǎn)品M-Byte已經(jīng)進(jìn)入試生產(chǎn),首臺(tái)工裝件M-Byte已于2019年10月正式下線,11月開(kāi)始相關(guān)試驗(yàn),其他工裝件車(chē)輛的生產(chǎn)及試驗(yàn)工作,也正按照計(jì)劃進(jìn)行中。
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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。