2021世界移動通信大會(MWC)·上海展現(xiàn)場。作為創(chuàng)新型物聯(lián)網(wǎng)企業(yè),浙程科技致力于物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)圈的打造,拓展物聯(lián)網(wǎng)智慧終端產(chǎn)品的研發(fā)生產(chǎn)。浙程科技總經(jīng)理吳濱介紹了公司的兩套解決方案,包括智能無源鎖管理系統(tǒng)、橋梁振動監(jiān)控系統(tǒng)。譬如「智能無源鎖管理系統(tǒng)」,通過5G NB-IoT(窄帶物聯(lián)網(wǎng))技術(shù),可以實現(xiàn)鎖和鑰匙的實時通信,實現(xiàn)開鎖、關(guān)鎖的實時上傳,在任何時候都能清楚知道鎖的狀態(tài)。
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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。