天津市智能体育竞技协会于2019年1月11日正式注册成为我国第一个智能体育协会。一年多来协会已初步整合了包括电子竞技、机器人、无人机等智能体育的代表性项目,在第三届、第四届世界智能大会平台中,创办了“国际智能体育大会”这个品牌赛事并完成了版权注册,成功举办了线上线下高水平赛事,得到了市领导和组委会的好评。
天津市智能体育竞技协会的主要业务范围是:负责电子竞技、机器人、无人机和依靠计算机、互联网等智能手段运行的各类体育竞技项目的赛事活动、研发推广、培训考核及合作交流。
为了使智能体育更好地进入融合发展的轨道,协会于2020年10月11日下午14:00在天津市南开区鹏天阁酒店会议厅召开成立大会。市政府研究室、市体育局、市工信局、市科协、天津体育学院等相关单位的负责同志出席了会议,参加会员大会的代表包括国防科工系统、教育培训、新闻单位、大中小学、世界智能大会运营单位、腾讯、上海创客星球机器人、深圳工匠社机器人、上海歌速无人机等共70余人。体育总局社体中心专程发来贺电,预祝大会圆满成功;市体育局、市工信局、市智能体育协会等单位的负责同志分别发言,与会领导共同为我国第一个智能体育协会启动。
本次大会共分为两个部分,在会员大会中选举产生了首届智能体育协会理事会和组织机构成员;在成立大会仪式后市智能体育协会分别与市国防科技工业协会、天津体育学院和上海歌速无人机公司签订了战略合作协议。
在谈到智能体育的未来规划时,协会会长表示新的协会第一就是抓好协会的内部建设和科学布局;第二是筹备好每年一届世界智能大会中的智能体育赛事;第三是搭建校内外智能体育教育培训的平台,跨界合作成立青少年体育科技中心;第四是建立更多的赛事出口,使线上线下的赛事、培训、考核形成完整的闭环;第五是充分利用智能体育跨界的优势,加强智能体育市场化进程,为体育产业发展增加新鲜血液。
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复旦大学研究团队开发的uLLSAM模型成功将多模态大语言模型(MLLMs)与分割一切模型(SAM)结合,解决了显微镜图像分析的跨域泛化难题。通过创新的视觉-语言语义对齐模块(VLSA)和语义边界正则化(SBR)技术,该模型在9个领域内数据集上提升了7.71%的分割准确度,在10个从未见过的数据集上也展现了10.08%的性能提升。这一统一框架能同时处理光学和电子显微镜图像,大大提高了生物医学图像分析的效率和准确性,为科研人员提供了强大的自动化分析工具。
斯坦福大学等机构研究团队利用强化学习训练大语言模型,使其能够优化汇编代码性能。研究构建了8,072个程序的数据集,并通过近端策略优化(PPO)训练模型生成既正确又高效的汇编代码。实验表明,训练后的Qwen2.5-Coder-7B-PPO模型实现了96.0%的测试通过率和1.47倍平均加速比,超越包括Claude-3.7-sonnet在内的所有其他模型。研究发现模型能识别编译器忽略的优化机会,如用单一指令替代整个循环,为性能敏感应用提供了有价值的优化途径。
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