今日,微软和富士通宣布达成合作,共同致力于通过物联网和M2M(machine to machine)来提高生产效率,降低生产成本。前不久,微软还和德国美诺达成类似的合作。
在汉诺威展会上,富士通展示了IoT/M2M平台从微软Azure数据库调用数据。二者的合作是工业4.0的一部分,它完美地诠释了技术是如何精简系统的,从有关人的系统,到有关机器的系统。
说到富士通,你可能不会把它和农业联系起来。但是,借力微软,富士通正在帮助适合肾病患者的低钾莴笋的大批量生产。同时,富士通还使用云监控庄稼,并将信息反馈给科学家、工程师、计算机。
富士通的坂井宏行说,将微软Azure和富士通IoT/M2M平台结合起来,能撬动整个富士通生态管理系统。包括实时传输可视化加工处理过程,并进行大数据分析,优化生产效率,优化企业决策。
物联网能做的,远远不止最受关注的智能家居。能深刻影响社会的技术变革,往往发生在你看不见的地方。
好文章,需要你的鼓励
这项由Snowflake AI Research发表的研究挑战了传统语言学对大型语言模型的批评,通过引入波兰语言学家Mańczak的理论框架,论证了LLM的成功实际上验证了"频率驱动语言"的观点。研究认为语言本质上是文本总和而非抽象系统,频率是其核心驱动力,为重新理解AI语言能力提供了新视角。
freephdlabor是耶鲁大学团队开发的开源多智能体科研自动化框架,通过创建专业化AI研究团队替代传统单一AI助手的固化工作模式。该框架实现了动态工作流程调整、无损信息传递的工作空间机制,以及人机协作的质量控制系统,能够自主完成从研究构思到论文发表的全流程科研工作,为科研民主化和效率提升提供了革命性解决方案。
德国马普智能系统研究所团队开发出专家混合模型的"即时重新布线"技术,让AI能在使用过程中动态调整专家选择策略。这种方法无需外部数据,仅通过自我分析就能优化性能,在代码生成等任务上提升显著。该技术具有即插即用特性,计算效率高,适应性强,为AI的自我进化能力提供了新思路。
Algoverse AI研究团队提出ERGO系统,通过监测AI对话时的熵值变化来检测模型困惑程度,当不确定性突然升高时自动重置对话内容。该方法在五种主流AI模型的测试中平均性能提升56.6%,显著改善了多轮对话中AI容易"迷路"的问题,为构建更可靠的AI助手提供了新思路。