当地时间本周四,黑莓宣布收购虚拟SIM平台技术公司Movirtu,便于用户在同一台手机上使用两个手机号码——一个商业手机号码、一个私人手机号码,但未披露具体交易条款。
鉴于苹果iPhone和大量Android智能手机主宰着消费市场,黑莓试图再次发力企业客户。今年初,黑莓表示将依据安全和移动设备管理优势,重点关注企业及政府机构核心客户。
推动黑莓企业改革的关键是自带设备人群。企业面临员工把个人手机带进办公室办公的大潮。之前,这一趋势在企业界闻所未闻,但随着预算收紧、需求不断变化,企业也做出巨大让步,允许个人设备用于办公。
认清形势后,黑莓开发出数项“分区技术”如Secure Work Space和BlackBerry Balance,目的就是明确将个人与企业应用、功能明确分离。Movirtu就属于黑莓看重的技术范畴。
借助Movirtu技术,用户能够在个人号码和企业号码之间无缝转换。黑莓称,“借助Movirtu虚拟SIM平台,企业号码和个人号码可在同一台移动设备上使用,每个号码产生的语音、数据和短信账单也是独立的。”这样用户就不用携带多款设备或多个SIM卡。黑莓还计划对自有黑莓企业服务(BlackBerry Enterprise Service)平台和Movirtu进行整合,方便IT人事部门针对企业号码制定政策,且不会影响到个人号码。
Movirtu技术支持黑莓设备、苹果iPhone及Android智能手机。黑莓目前没有“独占”Movirtu的计划,该公司表示将面向“所有主流智能手机操作系统”推出其服务。
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。