由于物联网市场的碎片化,商业变现始终是困扰行业发展的一大难题。
9月27日,在2019杭州云栖大会上,阿里云智能IoT事业部市场总监王云词透露,阿里云如今已经和1万多家合作伙伴打造了开放式物联网生态,通过便捷的物联网基础设施以及更智能化的计算服务,阿里云将提供更为便捷可靠的商业基础设施。
万物智联时代正在加速来临,Gartner资料显示,从2016年开始,IoT设备数就达到了61亿,到2019年达到了142亿,而到2012年,IoT设备数将达到250亿。对于物联网市场来说,高速的增长带来了很多痛点,其中场景分散、数据孤岛、集成复杂、复制困难成为制约商业化最主要的问题。对此,阿里云提出了开放式生态概念,王云词表示,目前在阿里云物联网市场上(Link market)有超过1万多家生态合作伙伴,阿里云通过物联网平台,将自己的技术能力开放,进而形成各个行业的解决方案,让这些生态合作伙伴能更好的对政府和企业进行智能化改造。
同时,阿里云还构建了一套完整的物联网商业化设施,除了在云、管、边、端都都有着完善的物联网产品体系支撑外,物联网从业者可以通过阿里云物联网平台上的基础能力,在阿里云物联网一站式开发平台完成开发,最后在阿里云市场完成商业化,阿里云构筑这一套“云上闭环”,也让众多合作伙伴在智能生活、智能人居、智能城市、智能制造等多个行业享受到了物联网商业红利,而通过物模型等数据的智能化整合分析,则可以让行业逐渐实现数据增值。
针对物联网行业的碎片化,阿里云提出了线上线下合作模式,非标准化和集成的项目,阿里云和合作伙伴可以通过线下合作模式完成,而有标准化方案的项目,则可以直接在线上交易市场完成合作。而阿里云也会为生态合作伙伴提供渠道合作政策,给予充分的补贴及优惠。
王云词表示,如今,阿里云正在通过“技术+商业”双驱动模式,为越来越多的物联网从业者赋能,不仅降低了物联网开发难度,也提高商业变现能力,阿里云也将和众多合作伙伴,在未来智联时代,创造更多的商业机会。
好文章,需要你的鼓励
这项研究针对现代文档检索系统中的关键缺陷:独立处理文档片段导致丢失上下文信息。研究团队开发了ConTEB基准测试来评估模型利用文档级上下文的能力,并提出了InSeNT方法,结合后期分块和创新的对比学习策略。实验表明,上下文感知嵌入显著提升检索性能,尤其在处理非自包含文本片段时,同时保持计算效率,对分块策略更具鲁棒性,并且在语料库规模扩大时表现更佳。这一研究为更智能的文档检索系统铺平了道路。
这项由布朗大学和Cohere实验室研究者联合进行的研究全面分析了大型语言模型(LLM)安全研究中的语言不平等现象。通过系统回顾近300篇2020-2024年间的安全相关论文,研究发现LLM安全研究严重偏向英语,即使中文这样的高资源语言也仅获得英语十分之一的研究关注,且这一差距正在扩大。研究还揭示非英语语言很少作为独立研究对象,且英语安全研究常忽略语言覆盖文档化。为解决这一问题,研究者提出了三个未来方向:开发文化敏感的评估基准、创建多语言安全训练数据,以及深入理解跨语言安全泛化挑战。
这项研究提出了ChARM,一种创新的角色扮演AI奖励建模框架,通过行为自适应边界和自我进化策略大幅提升AI角色的真实性和一致性。研究团队创建了包含1,108个角色的RoleplayPref数据集,实验表明ChARM比传统模型提高了13%的偏好排名准确率,应用于DPO技术后在多项基准测试中达到了领先水平。这一突破将为娱乐、教育和心理健康支持等领域带来更加自然、个性化的AI互动体验。
这篇研究重新审视了循环神经网络中的双线性状态转换机制,挑战了传统观点。高通AI研究团队证明,隐藏单元不仅是被动记忆存储,更是网络计算的积极参与者。研究建立了一个从实数对角线到完全双线性的模型层级,对应不同复杂度的状态跟踪任务。实验表明,双线性RNN能有效学习各种状态跟踪任务,甚至只需极少量训练数据。研究还发现,纯乘法交互比加法交互更有利于状态跟踪,为循环网络设计提供了新视角。