CNET科技资讯网 11月7日 北京消息:法国商务投资署(Business France)于2016年9月在社交网络平台向所有在华法国创业者发起“创新担当”挑战赛(Créative Next)。11月4日晚,在法国驻华大使馆举行的“中法科技创新之夜”上,法国商务投资署公布了 “创新担当”挑战赛深圳-香港、上海与北京3个赛区中获胜的初创公司:Cypheme赛纷、NEON 欧笙、Airvisual。
2016年,由法国总统倡导、法国商务投资署(Business France)发起的“创新法国”活动(Créative France)在包括中国在内的十多个国家展开推广。活动旨在聚焦法国的创新精神与精湛技艺,彰显其在技术、工业、时尚、美食、科学以及艺术领域的创意与革新。并充分利用这些核心优势,提升国家的经济吸引力。意欲向国际社会传递鲜明信号,从而树立“创新法国”这一国家品牌的全新形象。
在中国,“创新法国”通过围绕法国的各项优势行业,开展近50场涉及众多领域、覆盖多个城市的活动,展现法国的“创新”形象。其中,今年9月通过社交网络平台发起的“创新担当”挑战赛是一次面向所有在华法国创业者的线上竞赛,旨在推广和传播法国初创企业的在华创新能力,并积极促法国创新精神在中国这片创新热土上扎根。
数百年来,法国的思想家、文学家、艺术家、科学家始终致力于提升人类生活质量、促进世界进步与自由、传播前沿思想与理念。如今,新一代的法国创业者们传承了这种创新力,更在其中融入了严谨和对细节的注重,这些特质同时也是“创新法国”发起“创新担当”挑战赛(Créative Next)所希望展示的。
开篇所述的三家企业将成为“创新法国”活动的在中国推广的新形象,代表和推介法国的活力与创新力。并将有机会与全球评选出的“创新担当”一同,参与2017年的“创新法国”全球盛会。这些全新形象也将与数学家赛德里克·维拉尼、星级大厨艾莲娜·达罗兹、设计师菲利普·斯达克、编程学校42、医用手术机器人Rosa、空客全电动飞机E-fan等一起为“创新法国”推广活动代言。
“创新担当”挑战赛发起于社交网络平台,并经过各赛区评审团的专业评选,对这些在华成立不满5年的初创公司在专业技术和技艺体现程度、中国市场的成长性、所在领域的技术成就性、以及应对中国市场挑战的创新能力等方面进行考量,最终综合几个大类的评分,选出优胜者。此次评选工作,除了有法国驻华大使、法国驻广州总领事、法国驻上海总领事、法国驻中国各地使领馆经济处、商务投资处等官员, 以及中法企业代表的积极参与外,还得到了来自Bloomberg Businessweek商业周刊中文版、CNET科技资讯网、CRI online国际在线这三家中国媒体代表的支持。
关于法国商务投资署
法国商务投资署(Business France)是旨在提升法国经济国际化发展的国家机构,协助法国企业的国际化发展并推动企业出口业务,同时也肩负推广和接待国际投资者前来法国投资经商的使命。
机构致力于推介法国、法国各地区及法国企业的经济形象,提升他们的吸引力。同时负责管理和发展企业国际志愿者项目(V.I.E.)。
创立于2015年1月1日的法国商务投资署是由原法国企业国际发展局(UBIFRANCE)和原法国政府投资部(AFII/IFA)合并而来。目前在法国和世界70个国家拥有1500人的团队,在其众多的合作伙伴中,既有政府机构,也有国有和民营企业。
“创新担当”挑战赛华北、华东、华南地区冠军:
AirVisual专为当下的空气污染问题,设计开发了一款以数据为驱动的应用。通过大数据和人工智能,能够广泛地提供与空气质量相关的数据信息,并由此设计出诸如可以预测空气污染这样的应用程序,旨在通过科技为更多人提供“创新氧气”(Créative Oxygen)的预测服务,服务全球。AirVisual的空气污染监测系统能够对全球超过9000个地点进行实时监测。
NEON欧笙,名字意思是创新、人文、原创和本土的集合(Novateur, Ethique, Originale, Native)。这一充满创新的建筑设计平台诞生于中国与法国文化的交汇融合之中。NEON喜欢演绎空间和运用创新材料,坚持使用本地化的安全性材料,做到尊重环境与人文。NEON的每一个项目都建立在深度研究之上,通过充满创意的室内设计解决方案,为诸如餐厅、酒店、办公空间、零售空间等品牌提供展示其形象的“创新舞台”(Créative Stage)。
Cypheme为品牌提供防伪解决方案:基于微型结构纹理图像识别的手机应用。这种创新防伪鉴别技术不仅安全性比传统防伪技术更高,且方便快速,任何消费者只需要通过智能手机识别Cypheme标签,即可辨别产品真伪,被称为“创新卫士”(Créative Guardian) 。
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究团队开发了SPIRAL框架,通过让AI与自己对弈零和游戏来提升推理能力。实验显示,仅训练AI玩简单扑克游戏就能让其数学推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且无需任何数学题目作为训练材料。研究发现游戏中的三种推理模式能成功转移到数学解题中,为AI训练提供了新思路。
同济大学团队开发的GIGA-ToF技术通过融合多帧图像的"图结构"信息,创新性地解决了3D相机噪声问题。该技术利用图像间的不变几何关系,结合深度学习和数学优化方法,在合成数据集上实现37.9%的精度提升,并在真实设备上展现出色泛化能力,为机器人、AR和自动驾驶等领域提供更可靠的3D视觉解决方案。
伊利诺伊大学研究团队通过对比实验发现,经过强化学习训练的视觉语言模型虽然表现出"顿悟时刻"现象,但这些自我纠错行为并不能实际提升推理准确率。研究揭示了AI模型存在"生成-验证差距",即生成答案的能力强于验证答案质量的能力,且模型在自我验证时无法有效利用视觉信息,为AI多模态推理发展提供了重要启示。
MIT等顶尖机构联合提出SparseLoRA技术,通过动态稀疏性实现大语言模型训练加速1.6倍,计算成本降低2.2倍。该方法使用SVD稀疏性估计器智能选择重要计算部分,在保持模型性能的同时显著提升训练效率,已在多个任务上验证有效性。