数据驱动未来,智能改变世界!当自动驾驶与云大脑碰撞,当高精度地图遇见人工智能,当地图巨人四维图新邂逅甲骨文“红科技”,数字时代的智慧出行方式已经到来!
甲骨文作为技术创新的领航者,将云计算和大数据为核心的“黑科技”、人工智能、机器学习与商业场景完美融合,缔造出数字化转型升级新战略——甲骨文“红科技”,腾云时代,赋能企业数字转型新征程。
作为全球顶级的数字地图解决方案领导者,四维图新携手甲骨文,以公有云本地化解决方案为云内核,成为腾讯、宝马、滴滴背后的大数据地图及智能驾驶的超级云大脑。
四维图新与甲骨文是如何实现“红科技”与“经纬度”的完美融合,如何通过撬动数字地图支点,成就地图巨人的呢?
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1月23日 14:00
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OpenAI研究科学家Alexander Wei宣布,公司一个未发布的实验模型在国际数学奥林匹克竞赛中解决了六道题目中的五道,获得42分中的35分,达到金牌水平。该模型展现出类似人类数学家的推理能力,能够构建复杂严密的论证。这标志着AI在创造性问题解决方面的重要突破,不过该技术预计数月内不会公开发布。
约翰霍普金斯大学与StepFun公司联合研究,成功让AI学会"边看边思考"的视觉推理能力。通过两阶段训练方法,先让AI在文字推理中掌握认知行为,再迁移到视觉任务中。开发的OVR模型在多项测试中创造新纪录,为AI教育助手、医疗诊断、科研分析等应用奠定基础。
本文探讨了判断AI是否达到通用人工智能(AGI)和人工超级智能(ASI)水平所需的问题数量。目前缺乏确定的测试方法来评估是否达到顶级AI水平。基于图灵测试的分析,作者提出仅通过少量问题难以全面评估智能水平。参考美国国会图书馆主题标引(LCSH)的40万个主题领域,如果每个领域提出1万个问题,将需要40亿个问题来全面测试AGI。这种大规模测试虽然在逻辑上合理,但在实际操作中面临巨大挑战。
阿姆斯特丹大学研究团队开发出"缓存驾驶"技术,通过修改AI模型的键值缓存而非重新训练,让小型语言模型瞬间获得大模型的推理能力。该技术仅需一次调整就能让模型展现逐步推理行为,计算开销几乎为零,在多个推理基准测试中表现优异,还能实现推理风格迁移。