9月26日,全球頂級(jí)金融科技論壇外灘大會(huì)迎來(lái)收官,綠色和公益話題成大會(huì)壓軸議題。大會(huì)從著重探討綠色金融、科技和人與自然的關(guān)系。由于當(dāng)天是周六,現(xiàn)場(chǎng)還有很多上海的小學(xué)生、中學(xué)生和家長(zhǎng)們來(lái)到展區(qū)參觀互動(dòng)。
圖:7年級(jí)小學(xué)生為破解人象沖突提出解決方案
科技公益分論壇上,全場(chǎng)最小嘉賓代表、一位7年級(jí)學(xué)生為解決人象沖突大開(kāi)腦洞,提出給大象戴上“耳環(huán)”和“帽子”,用IOT技術(shù)跟蹤大象,并用安裝蜂鳴器的的無(wú)人機(jī)噴灑辣椒水驅(qū)趕大象。上海交大一名大學(xué)生表示,可以繪制野象覓食行為地圖,主打野象覓食觀察,緩解人象沖突的同時(shí)為村民創(chuàng)收,還提出可以用虛擬現(xiàn)實(shí)與腦科學(xué)技術(shù)教育大象,實(shí)現(xiàn)人與大象溝通。
會(huì)議同期,一款周長(zhǎng)超3米的大象智能項(xiàng)圈引發(fā)大量參會(huì)者圍觀。通過(guò)衛(wèi)星技術(shù)和地面網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,該項(xiàng)圈能對(duì)野生亞洲象活動(dòng)進(jìn)行精準(zhǔn)定位跟蹤,其內(nèi)置的電子圍欄還能根據(jù)大象所處區(qū)域靈活調(diào)整信息采集和上報(bào)頻率,以更加高效地幫助管理部門(mén)了解大象活動(dòng),及時(shí)發(fā)布預(yù)警。這一項(xiàng)圈由螞蟻集團(tuán)聯(lián)合專業(yè)團(tuán)隊(duì)特意為解決人象沖突設(shè)計(jì),是國(guó)內(nèi)首個(gè)專為亞洲象設(shè)計(jì)的智能項(xiàng)圈,是“螞蟻保護(hù)大象”計(jì)劃的關(guān)鍵一步。
圖:大象智能項(xiàng)圈引參會(huì)者圍觀
圖:科技公益分論壇
綠色也成為外灘大會(huì)最后一天的熱門(mén)關(guān)注點(diǎn)。螞蟻集團(tuán)董事長(zhǎng)井賢棟表示,過(guò)去10年是史上最熱10年,但和未來(lái)相比,可能是最涼快的10年;如果氣候環(huán)境持續(xù)變暖,每4月人類會(huì)有一種新的傳染病,未來(lái)10年有四分之一已知物種消失……而通過(guò)破解綠色發(fā)展的覆蓋、激勵(lì)及可信難題,金融科技正在創(chuàng)新性、變革性地促進(jìn)綠色發(fā)展,未來(lái)還有很多綠色魅力值得挖掘。
圖:螞蟻集團(tuán)董事長(zhǎng)井賢棟
世界自然保護(hù)聯(lián)盟IUCN對(duì)螞蟻森林的中期評(píng)估結(jié)果顯示,截至當(dāng)前,螞蟻森林已帶動(dòng)5.5億中國(guó)網(wǎng)友“手機(jī)種樹(shù)”2.23億棵,GEP(生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)總值)達(dá)到111.8億元。其中,上海網(wǎng)友通過(guò)螞蟻森林已種下近2000萬(wàn)棵真樹(shù),種植棵樹(shù)、參與人數(shù)與低碳生活積累的綠色能量,均在全國(guó)排名第1。
“除了螞蟻森林,金融科技還有更多綠色魅力可挖。在垃圾分類、綠色消費(fèi)、綠色信貸、綠色經(jīng)營(yíng)……金融科技讓一切皆可綠色。”井賢棟說(shuō)。
螞蟻集團(tuán)社會(huì)公益及綠色發(fā)展事業(yè)群總裁彭翼捷表示,公益普惠是螞蟻集團(tuán)近年來(lái)一直在推動(dòng)和探索的方向,科技和公益的結(jié)合,正在改變?nèi)藗儽磉_(dá)善意的方式,把新的生活方式帶到了我們身邊。
她同時(shí)透露,此次舉辦的外灘大會(huì)從最開(kāi)始的設(shè)計(jì)上,就充分考慮了綠色的因素,不僅在活動(dòng)設(shè)計(jì)和布展上充分考慮綠色因素,觀眾電子購(gòu)票等低碳行為還可以領(lǐng)綠色能量,最終在荒漠中種下一棵棵真樹(shù)。“希望外灘大會(huì),不僅是全球頂級(jí)金融科技大會(huì),更是一個(gè)綠色的大會(huì)。”
圖:螞蟻集團(tuán)社會(huì)公益及綠色發(fā)展事業(yè)群總裁彭翼捷
大會(huì)同期,英國(guó)權(quán)威智庫(kù)發(fā)布全球金融中心最新排名,上海國(guó)際金融中心排名實(shí)現(xiàn)新突破,首次躋身全球前三,與紐約、倫敦一起,成國(guó)際金融中心前三甲。
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。