4月17日,漢諾威——為持續(xù)擴(kuò)展物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)和用例,高通技術(shù)公司宣布推出全新物聯(lián)網(wǎng)解決方案以支持下一代物聯(lián)網(wǎng)終端發(fā)展:高通®QCS8550、高通®QCM8550、高通®QCS4490以及高通®QCM4490處理器。
全新升級(jí)的解決方案提供了豐富功能、先進(jìn)特性和廣泛用途,旨在滿足行業(yè)和商業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的嚴(yán)苛需求,其所賦能的全新用例支持在視頻協(xié)作、云游戲、零售等關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)一步擴(kuò)展物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)。
高通技術(shù)公司業(yè)務(wù)拓展副總裁兼樓宇、企業(yè)和工業(yè)自動(dòng)化業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人Dev Singh表示:“高通技術(shù)公司具備推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)發(fā)展的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),我們?nèi)碌慕鉀Q方案匯集業(yè)界領(lǐng)先的技術(shù),包括邊緣AI處理、創(chuàng)新能效、超清晰視頻和5G連接等,驅(qū)動(dòng)下一代具有韌性的高性能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。”
高通QCS8550和高通QCM8550處理器面向性能密集型物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而設(shè)計(jì)
全新高通QCS8550和高通QCM8550處理器整合強(qiáng)大的算力和邊緣側(cè)AI處理、Wi-Fi 7連接以及栩栩如生的圖形和視頻功能,為高性能需求的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供支持并助力其快速部署,比如自主移動(dòng)機(jī)器人和工業(yè)無(wú)人機(jī)。
上述頂級(jí)產(chǎn)品采用了高通技術(shù)公司優(yōu)化的AI架構(gòu),為豐富的商業(yè)模式和用例提供強(qiáng)大的處理能力。高通QCS8550和高通QCM8550還支持強(qiáng)勁的視頻和圖形處理,賦能沉浸式云游戲、視頻協(xié)作和視頻流媒體體驗(yàn)。
高通QCS4490和高通QCM4490處理器賦能新一代工業(yè)手持終端
高通QCS4490和高通QCM4490處理器為工業(yè)手持和計(jì)算終端提供頂級(jí)連接和下一代處理等關(guān)鍵先進(jìn)特性。
上述解決方案配備5G和Wi-Fi 6E連接,可實(shí)現(xiàn)數(shù)千兆比特傳輸速率、更廣泛的覆蓋范圍、低時(shí)延和強(qiáng)大高效的處理能力以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。高通QCS4490和QCM4490處理器計(jì)劃對(duì)Android版本的支持一直到未來(lái)的Android 18,這意味著這兩款產(chǎn)品可用于2030年之前的工業(yè)設(shè)計(jì),通過(guò)提供更加靈活、具有更長(zhǎng)產(chǎn)品壽命的處理器,最大程度節(jié)省終端開(kāi)發(fā)時(shí)間和成本。
在滿足工業(yè)手持和計(jì)算終端的強(qiáng)大處理需求之外,上述中端解決方案還適用于需要低時(shí)延連接、更高可靠性和更優(yōu)開(kāi)發(fā)時(shí)間的其它物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,包括先進(jìn)零售和POS終端,以及控制和自動(dòng)化應(yīng)用,比如安防面板。
憑借一整套連接和處理能力,高通QCS4490和高通QCM4490處理器以及高通QCS8550和高通QCM8550處理器將為廣泛行業(yè)用例創(chuàng)造巨大價(jià)值,包括在未來(lái)與全新Qualcomm Aware™平臺(tái)相配合。
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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。