科技行者 6月27日 北京消息: 最近NSA和SA一下子成了热门话题,事实上,NSA和SA是5G网络部署的两种模式,都是货真价实的5G网络,对智能手机用户而言体验一致,没有差异。现在,你看到所有发炫耀5G测速的“朋友圈”,也都是在NSA网络下进行的。目前,国际上大部分运营商都倾向NSA标准组网方案,由于4G网络在全球范围内的铺设更为完备,将NSA作为过渡至SA的组网方案或更加现实。
手机用户关注两点,第一点,SA网络下,NSA手机是否可以使用?答案是:可以。即便现在表示以后将基于SA进行部署的运营商,第一步也在进行NSA部署。SA部署后多加了一个5G核心网,这样4个网络元素(4G核心网、4G无线网、5G无线网、5G核心网)就都有了,所以不管是基于NSA还是SA的终端都可以使用。
第二点,体验怎么样?如果你不是要求严格的工业用户,你体验不到差别。也就是说,消费者是不知道自己使用NSA还是SA手机的,速度嗖嗖的。
所以当你面对一大拨(真的是一大拨)各式各样、各种价位的5G手机,别犹豫了,NSA和SA交给运营商去管,你只管体验,体验是王道。
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。