新冠病毒繼續(xù)在全球范圍內(nèi)肆虐——這不僅是指病毒本身的快速傳播,同時也迫使越來越多的國家出臺嚴(yán)格的控制措施、民眾囤積重要物資并為長期自我隔離做好準(zhǔn)備。那么,各大科技巨頭又在緩解疾病的社會影響、特別是各國及各公司鼓勵民眾居家辦公的背景之下,做出了哪些具體努力?
公司最近透露,他們將禁止發(fā)布任何宣稱能夠“治愈”新冠病毒感染的廣告,同時努力讓用戶能夠與世界衛(wèi)生組織以及其他本地權(quán)威信息發(fā)布機構(gòu)聯(lián)系起來。另外,F(xiàn)acebook還提供2000萬美元捐款,并為世衛(wèi)組織提供免費的廣告空間以傳遞重要信息。
方面,如果用戶搜索與新冠病毒相關(guān)的標(biāo)簽,系統(tǒng)也會給出類似的通知,并提供指向當(dāng)?shù)匦l(wèi)生部門(例如美國疾病控制與預(yù)防中心)的鏈接。Twitter公司還在努力刪除一切疫情陰謀論性質(zhì)的推文,并警告各企業(yè)客戶注意管理這方面活動。
結(jié)合自身實際,幫助人們盡量輕松快捷地獲取口罩、衛(wèi)生紙以及洗手液等產(chǎn)品的當(dāng)前價格與購買通道。該公司還與Twitter、Facebook、谷歌以及微軟一樣,鼓勵員工們在家中辦公。Amazon此前曾針對已被確診感染的員工提供為期兩周的帶薪假期,但不少合作伙伴對此表示不滿,稱在實際執(zhí)行當(dāng)中,全食超市(歸Amazon公司持有)鼓勵員工將自己正常的“帶薪假期”捐贈給感染員工“沖抵病假”。
公司還積極刪除各類不具備官方衛(wèi)生組織及政府背景的應(yīng)用程序,阻止他們肆意發(fā)布與新冠病毒相關(guān)的錯誤信息。蘋果還關(guān)閉了不少實體門店,同時叫停AirPods與Apple Watch的試戴服務(wù),避免因此造成人群之間的交叉感染。
方面也開始在自家Play Store應(yīng)用商店中努力清理一切可能傳播虛假信息的應(yīng)用程序。谷歌還建立起一套專業(yè)知識庫,確保與COVID-19病毒相關(guān)的正確信息始終在搜索引擎中排名靠前;他們也計劃與美國政府合作建立專項網(wǎng)站,為民眾提供與當(dāng)?shù)匾咔榧靶l(wèi)生資源相關(guān)的信息播報服務(wù)。最后,谷歌公司承諾提供750萬美元捐款,用于資助世衛(wèi)組織建立的COVID-19聯(lián)合應(yīng)急基金。
公司聯(lián)合創(chuàng)始人Alexis Ohanian則在時代廣場租下一塊廣告牌,敦促人們留在家中,直到“疫情形勢趨于緩和”。
(類似于中國的美團點評)將不再向餐廳收取營銷費用,幫助這些顧客量銳減的經(jīng)營者度過難關(guān)。
也在疫情流行期間上線了“直接放在門口”的全新配送方式。DoorDash與Grubhub還鼓勵用戶與送餐員電話溝通,盡可能在避免碰面的情況下完成餐食交接。
是的,各大科技企業(yè)已經(jīng)行動起來,確保我們獲得正確的疫情信息、幫助我們待在家中也能感受到整個社會的溫暖。一切終將過去,加油!
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學(xué)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(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)研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"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。實驗顯示,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,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(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓(xùn)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(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)研究團隊發(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,使用強化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個AI模型。實驗結(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空間智能的重要價值。