近日中兴高达与摩托罗拉系统(中国)签订战略合作协议,双方将在宽窄融合、专网宽带化等方面展开深入合作。
相信通过中兴高达与摩托罗拉系统的强强联合、优势互补,支持异系统互联互通的宽窄融合解决方案将加速落地,并有望通过深度合作实现核心网级别的互通,宽窄融合将进一步走向成熟, 有望在集群领域实现规模发展。
北京中兴高达通信技术有限公司是中兴通讯旗下专注于专业集群领域的解决方案提供商,致力于专业数字集群产品的研发和应用,可提供2G/3G/4G等多种无线制式的集群产品和端到端的多媒体集群解决方案。中兴高达依托中兴通讯强大的LTE技术,率先推出基于PDT(2G)数字集群、LTE(4G)宽带集群的“2+4”宽窄融合解决方案,并先后加入PDT联盟、B-TrunC联盟,担任常任理事单位。经过数年的发展,中兴高达“2+4”解决方案已在北京、黑龙江、甘肃、福建、云贵川等多个省份落地,技术优势和应用经验十分丰富。
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这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
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这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。