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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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。