快速启动——现今传统的高通QDR平台手机开机时间大约在20-30秒左右,安装应用后开机时间会更长。中科创达对传统开机过程进行技术优化,使开机时间缩短到原来的一半以下。尤其是在QRD8X26平台,平均开机时间能达到10秒,同时不受后安装应用的影响。
安全方案——信息安全已成为时下的热门话题,同时也是对各大互联网厂商技术严峻的考验。中科创达基于Trustzone硬件安全针对智能设备量身打造的安全存储方案——安全容器,为Android系统提供一种使用简单、安全有效的移动数据安全机制。通过安全容器隔离,TrustZone安全环境等手段,即使设备感染病毒或被Root等情况下,仍旧为设备上存储的信息和网上支付等行为提供安全环境。
同时,中科创达还带了最新的能够人脸识别、性别检测的camera技术,实时监测幼儿体温的发烧总监,还有与海尔合作监测环境的空气盒子等。
借助此次峰会的平台,中科创达与移动产业链各个环节的精英代表做了深入的交流与沟通,了解市场发展趋势。未来中科创达会继续秉承积极开拓,勇于创新的创达精神,携手产业链众多合作伙伴创造行业新的辉煌!
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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。