科技行者 5月14日 北京消息:5月13日,高通公司和HMD Global Oy联合宣布,HMD Global已与高通签订了一份全球许可协议,协议覆盖HMD Global以诺基亚品牌制造并销售的单模和多模品牌终端。根据协议条款,高通授予HMD Global开发、制造和销售3G、4G和5G单模与多模整机的付费专利许可。
HMD Global首席执行官Florian Seiche表示:“我们承诺致力于不断提供更好的手机,这是我们的动力所在。为此,我们在全球范围内与业界顶尖的合作伙伴密切合作。与高通的协作帮助我们将领先创新带给市场,并兑现我们对消费者的郑重承诺。”
高通执行副总裁兼技术许可业务(QTL)总裁Alex Rogers表示:“基于双方长期的技术合作关系,高通很高兴与HMD Global签订3G、4G和5G多模许可协议。 高通正在引领世界迈向5G,我们很自豪能够为HMD Global等领先OEM厂商提供突破性的3G/4G/5G技术,并支持他们在全球推出具有吸引力的产品。”
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。