全域大数据峰会Universal Big Data Conference 简称为UBDC,将于2016年4月20日在万达索菲特大酒店举办,本届大会预计规模2000+人次。大会将以行业大数据应用为轴,在数据化运营、大数据营销、IOT和O2O等数据运用、政府和学界的数据应用方面同现场嘉宾展开深入的交流。通过大数据应用先行者分享的精彩案例,指导广大企业借助大数据发现商业价值,切实有效地运用大数据的力量,帮助各行各业升级转型。
由【友盟+】主办,以“无数据不智能”为主题,设置一个主论坛和四个平行分论坛,分论坛:无数据不智能之数据化运营、无数据不智能之大数据营销、无数据不智能之IOT和O2O数据应用、无数据不智能之开放与发展论坛等。
关于此次会议的更多内容,别急!让我们先砸彩蛋:彩蛋一:【友盟+】与阿里数据经济研究中心强强联手!共同打造“开放与发展”分论坛,阿里研究院副院长宋斐将为您权威解读DT理念以及DT时代的商业模式升级!彩蛋二:集大数据+新闻+教授+旅游达人于一身的沈浩老师倾情分享他对中国大数据发展的最新见解!彩蛋三:【友盟+】发布全域数据新品,究竟有何大招?彩蛋四:国内首份《全域大数据报告》重磅发布,现场深度解读!彩蛋五:阿里3万亿背后的故事:中国大数据应用最高段位团队分享如何用数据智能制造商业奇景?彩蛋六:Alpha狗大败人类后,车品觉大侠对大数据发展又有何新论?彩蛋七:马旗戟、宗瑞兴、傅志华三位行业大佬坐镇主持,秦雯今年还敢“泼大数据冷水”吗? “彩蛋”.....持续更新ing,敬请现场亲自鉴定!报名方式:登录【友盟+】官网进入峰会专题页提交报名;添加“友盟全域数据”官方订阅号提交报名。
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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。