随着物联网时代的来临,今年开始,在互联网行业中,产生了越来越的强强联合的合作伙伴。力求结合各自的长处,为用户们提供更好的服务体验。
12月17日,世界知名半导体生产商英特尔与中国电子商务巨头京东集团签署框架协议,正式确立双方合作关系,并宣布全面展开战略合作。通过技术创新的手段,进一步提高互联网用户体验。
英特尔中国区销售部经理柯道远(Douglas Cougle)表示“英特尔拥有强大的技术底蕴,致力于用科技改善人们的生活。此次与京东的战略合作,不仅可以将英特尔“实感”技术等创新应用展现到广大用户面前,提升互联网用户的电商应用体验,并且在电商运营架构支持、智能设备创新,和企业级电商平台的拓展等方面,都将助力打造更具技术竞争力的电商战略。”
京东集团副总裁李大学先生在签约现场的演讲中也表示道,“正是对创新和用户体验的无尽追求,才让京东和英特尔走到一起,共同为用户打造更好的产品、技术和体验。”
此次英特尔与京东集团的战略合作首先将建立“京东英特尔联合创新实验室”,其后将从用户体验的提升、智能产品与技术的创新以及企业级电商平台的建立三个方面开展后续的全面合作。
用户体验的提升
随着互联网走向体验经济时代的步伐,用户体验已然成为硬件厂商、电商、芯片商等企业首要重视的决定性因素。
此次英特尔与京东的合作,依托技术来提升用户的体验自然是非常重要的目标之一。英特尔将凭借自身强大的技术支持助力京东,推进创新的技术在电商平台上的落地应用,在图像性能、数据库监控、身份认证、网络安全等方面提升京东的技术水准和用户体验。
此外,双方还将进行基础架构领域的深度技术合作,在系统软件、硬件优化、网络系统、云平台等领域联合开发,打造高水准的电商平台。
智能产品与技术的创新
在互联网行业中,创新永远是企业赖以生存的首要条件和强劲动力。此次英特尔与京东战略合作在技术方面,双方会通过联合实验室,携手将英特尔实感技术结合到京东的应用中,提供给用户如虚拟试衣、3D物品展示等创新的功能,让用户体验与众不同的线上购物模式。同时,依托英特尔强大的技术能力,还会推出例如便携的远程管理与安全支付等功能。
而在智能产品方面,英特尔将与京东共同布局智能硬件产业链,力求尽快推出行业内具有重大影响力的智能硬件解决方案。除此之外,双方还会在机器学习、大数据等领域共同进行创新开发;共同展开高技术人才的培养,推进相关培训课程的开发,打造创新型的技术人才,保证企业的强劲的创新力。
企业级电商平台的建立
英特尔一直以来都通过核心技术驱动着企业级硬件产品的发展,而京东经过多年的实践,对于电商和互联网应用对服务器等硬件商品的使用需求了如指掌。此次双方战略合作的另一重要目标便是计划结合英特尔的技术平台和京东的实践经验,共同开发适合电商企业、中小型企业应用的定制化服务器。双方相信,这些经过京东在实际应用中验证过的产品具备更强的针对性和实用性。与此同时,双方将共同建设企业级产品网上销售渠道,以推进企业级产品的市场成长。
在签约现场,英特尔与京东共同设置了展示区,向到场来宾展示了包括英特尔实感技术、虚拟试衣试戴、智能云平台等创新产品及技术。这些产品及技术很好的反映了合作双方的各自的优势,也展现出了双方技术合作即将产生的无限可能。
英特尔一直以来都十分重视中国市场,京东无疑是英特尔在中国电商领域寻求合作伙伴的上佳选择。此次双方达成的技术合作,京东方面可以让更多先进技术落地生根,在提升整个行业的技术水平的同时,提高自身企业竞争力与创新能力。而对于英特尔来讲,也将从此次合作中获得大量的一线反馈,从而不断的提升技术水准。这样双赢的强强联合,相信会为日后电商领域的发展奠定良好的基础,并提供崭新的参考模式。
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。