智能硬件圈又掀起了风暴。6月19日,美国智能手环制造商Fitbit正式在纽约证劵交易所挂牌上市,股票代码FIT。
作为第一家成功登陆纽交所的可穿戴设备公司,Fitbit也给出了一份漂亮的挂牌成绩,该公司开盘即报30.40美元,相比20美元的发行价开盘即飙升了近50%。
或许对于Fitbit来说,这是一个最好的时机。按目前业界分享的数据来看,可穿戴设备这方沃土一直在增长。根据美国数据分析公司IDC公司的预测,可穿戴设备全球出货量将从去年的1540万增长到2019年的5200万。
相观之,Fitbit近两年公布的财报,2015财年第一季度与2014财年第一季度业绩对比:营收同比增长209%;毛利润同比增长278%;净利润同比增长441%。而Fitbit此前向美国证券交易委员会提交的F-1文件显示:该公司去年营收为7.45亿美元,净利润为1.31亿美元;今年第一季度,该公司营收为3.36亿美元,净利润为4799.7万美元。
据IDC研究数据显示,Fitbit设备今年一季度出货量为390万台,市场份额为34%,位居智能手环市场第一。此次,Fitbit的IPO发行价定为每股20美元,较初始定价区间的中值高出33%。若以每股20美元计算,Fitbit市值也已突破40亿美元。
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。