
移动互联时代,企业迫切的希望通过业务移动化来进行对业务流程的优化和再造,同时业务移动化亦是这个时代发展的必然趋势。
不仅是为了迎合这一趋势,企业也希望通过业务移动化来赢得互联网时代的先机,但若想开展,须有符合这一趋势的设备作为支持。而企业在选购设备时首要考虑的问题便是新设备的引入是否能够满足员工在办公时的需求,并且新设备是否能够降低整体TCO成本。在最终选型时面对市面上多样化的设备,又让企业CIO出现了困扰。
为了帮助企业准确的选择适合开展移动化的终端设备,我们对市面上的主流的移动终端设备进行了评估,一台具备特有商用属性的平板电脑进入了我们的视野,它就是——Surface 2。那么究竟Surface 2究竟能在企业中发挥怎样的优势呢?是否这个设备又能满足员工的需求?就让我们通过下面的视频进行探究。
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浙江大学团队提出动态专家搜索方法,让AI能根据不同问题灵活调整内部专家配置。该方法在数学、编程等任务上显著提升推理准确率,且不增加计算成本。研究发现不同类型问题偏爱不同专家配置,为AI推理优化开辟新路径。
清华大学研究团队提出SIRI方法,通过"压缩-扩张"交替训练策略,成功解决了大型推理模型"话多且准确率低"的问题。实验显示,该方法在数学竞赛题上将模型准确率提升43.2%的同时,输出长度减少46.9%,真正实现了效率与性能的双重优化,为AI模型训练提供了新思路。
南洋理工大学与腾讯联合研究团队开发出Rolling Forcing技术,实现AI视频实时流式生成的重大突破。该技术通过滚动窗口联合去噪、注意力锚点机制和高效训练算法三项创新,解决了长视频生成中的错误累积问题,可在单GPU上以16fps速度生成多分钟高质量视频,延迟仅0.76秒,质量漂移指标从传统方法的1.66降至0.01,为交互式媒体和内容创作开辟新可能。
华中科技大学研究团队发现,通过让AI模型学习解决几何问题,能够显著提升其空间理解能力。他们构建了包含约30000个几何题目的Euclid30K数据集,使用强化学习方法训练多个AI模型。实验结果显示,几何训练在四个空间智能测试基准上都带来显著提升,其中最佳模型达到49.6%准确率,超越此前最好成绩。这项研究揭示了基础几何知识对培养AI空间智能的重要价值。