据外媒TechInaisa报道:长期处于垄断的央企12306订票网站,日前终于同意接受了电子商务公司阿里巴巴的技术支持。这是外界期待多年的合作,现在这件事情终于发生了。
阿里巴巴与12306的更多合作细节尚未正式对外公布,但是阿里巴巴已经确认,确实和12306已经达成合作。事实上,早前一些政府网站已经有过报道,为了保持购票高峰时段更大的稳定性,12306的某些服务已经运行在阿里云上。据报道,阿里云和12306的接洽早在一年前就已经开始,双方最终同意在国庆节售票期间试运行之后,正式达成合作。对于2015年即将到来的春节售票,TechWeb报道显示,12306已经将75%的余票查询系统搬到了阿里云上。
12306与阿里巴巴的合作对于有春运购票的需求的中国人来说,这确实是一个好消息。因为从2011年开始,12306网站的崩溃已经成为广大网友诟病的焦点。
当然,与阿里巴巴的合作并不能解决目前12306所有的问题。至少就目前来说,似乎阿里云的技术服务只是更多的负责一些技术后端的支撑,这样的支撑可能意味着让12306的运行更加的稳定和可靠。但是它的用户体验依旧低效。
不过,尽管如此,我们依旧要相信阿里巴巴能够处理好很高的技术难题,这就表明这次12306和阿里巴巴的合作是一个很好的开端。
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。