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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浙江大学团队提出动态专家搜索方法,让AI能根据不同问题灵活调整内部专家配置。该方法在数学、编程等任务上显著提升推理准确率,且不增加计算成本。研究发现不同类型问题偏爱不同专家配置,为AI推理优化开辟新路径。
清华大学研究团队提出SIRI方法,通过"压缩-扩张"交替训练策略,成功解决了大型推理模型"话多且准确率低"的问题。实验显示,该方法在数学竞赛题上将模型准确率提升43.2%的同时,输出长度减少46.9%,真正实现了效率与性能的双重优化,为AI模型训练提供了新思路。
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