9月26日,在2019杭州云栖大会上,阿里云正式发布了面向AIoT时代的新一代智能设备操作系统AliOS Things 3.0。该操作系统具备全新的开发模式、在线裁剪工具、应用与内核分离、脚本语言支持、本地AI框架等一系列特性,尤其是实现了智能设备秒级故障定位,让开发者能高效完成智能设备的开发和调试,实现快速上线。
据介绍,该操作系统集成了阿里巴巴在端侧的最强能力,使用了全新的应用开发框架,用户最快只需要通过3个步骤,就可以完成一个AIoT设备的应用开发与调试。阿里云方面表示,新一代系统提供了高效调试工具,实现秒级故障精准定位,比采用传统断点单步模式调试效率提高80%。另外,结合AIoT的特性,实现了AI框架集成,为端侧AI创新提供支撑,让用户产出智能化产品变得更加容易。与此同时,操作系统还为用户带来了本地安全存储,高精度定位,以及WiFi低功耗待机等众多全新的特性。
阿里云智能IoT事业部产品负责人唐颖表示, 此次推出的AliOS Things 3.0具有革命性的创新,系统为用户提供全新开发体验并带来众多新特性的同时,做到了极简化优化,用户将无需在面对庞大的相关源码。唐颖表示,未来阿里云AIoT智能设备操作系统仍将不断的演进,并支撑高速发展的AIoT设备,借助生态的力量,让更多的企业、开发者快速进入到AIoT设备开发的行列中来。
数据显示,到2021年,智联网设备将会由2016年的63亿增长至250亿的规模,除了移动互联网设备,还有大量的轻量级、专用的AIoT设备会被制造出来。阿里云于2016年开始自研物联网操作系统,通过三年的不断迭代,如今打造出新一代的AIoT智能设备操作系统的多种特性,为未来日益增长的智联网市场提供强大的支撑。
好文章,需要你的鼓励
多伦多大学研究团队提出Squeeze3D压缩框架,巧妙利用3D生成模型的隐含压缩能力,通过训练映射网络桥接编码器与生成器的潜在空间,实现了极致的3D数据压缩。该技术对纹理网格、点云和辐射场分别达到2187倍、55倍和619倍的压缩比,同时保持高视觉质量,且无需针对特定对象训练网络,为3D内容传输和存储提供了革命性解决方案。
浙江大学与腾讯联合研究团队提出MoA异构适配器混合方法,通过整合不同类型的参数高效微调技术,解决了传统同质化专家混合方法中的表征坍塌和负载不均衡问题。该方法在数学和常识推理任务上显著优于现有方法,同时大幅降低训练参数和计算成本,为大模型高效微调提供了新的技术路径。
耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型,通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识,显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍,数学推理能力从56.87%提升至70.69%,并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力,为金融AI合规应用开辟新路径。
加州大学圣巴巴拉分校研究团队开发出能够自我进化的AI智能体,通过《卡坦岛拓荒者》桌游测试,这些AI能在游戏过程中自主修改策略和代码。实验显示,具备自我进化能力的AI显著超越静态版本,其中Claude 3.7模型性能提升达95%。研究验证了AI从被动工具向主动伙伴转变的可能性,为复杂决策场景中的AI应用开辟新路径。