近日,紫光展锐携手爱立信完成了符合3GPP R15规范的5G新空口(NR)的上行和下行数据的双向互通。测试在爱立信北京实验室进行,基于2.6GHz频段非独立组网(NSA)模式,采用了基于紫光展锐首款5G多模调制解调器春藤510的移动测试终端,以及爱立信的5G新空口商用软硬件系统。
作为核心的5G芯片供应商之一,紫光展锐全力支持全球5G终端的商用落地,继今年2月份发布了5G通信技术平台马卡鲁及春藤510以来,紫光展锐与产业链合作伙伴进行了多方测试与验证,在不同频段上对5G NR网络进行互通性测试,大力推动5G商用进程。
紫光展锐和爱立信在2016年签署了5G谅解备忘录,双方在5G关键技术研发方面展开了大量合作,共同推动了5G关键技术验证、5G NR试验以及产业链成熟等。
紫光展锐通信终端事业部总经理汪波表示:“本次互操作测试的顺利进行,将为移动运营商的5G新空口网络部署提供支持,我们期望继续与爱立信深化合作,共同推进5G产业的成熟,并拓展5G创新业务应用,为5G的成功商用贡献力量。”
好文章,需要你的鼓励
GeoVerse融合几何潜在扩散模型与Wan2.2视频生成先验,并引入全局空间记忆机制,实现了跨视角一致、生成质量高且推理速度快的新视角合成,在多个数据集上大幅超越现有方法GLD。
本文解读TT-VidT,一种通过分离外观锚点与动作令牌、结合Diff Compression训练目标的视频自监督方法。在24种架构目标组合的受控实验中,仅TT3D与Diff Compression搭配才能进入强动作敏感区,且计算量比同类方法降低近一半。
Q&A Q1:Imprint Reader是什么? A:Imprint Reader是上海人工智能实验室团队开发的模型,通过SMaRT训练方法学会读取另一个模型冻结的权重更新,把参数层面的变化翻译成自然语言描述,判断这次更新到底注入了什么知识或诱导了什么行为习惯。 Q2:MetaEdit能做什么? A:MetaEdit能把Reader对目标行为的梯度信号迁移到原始模型上,不需要任何目标任务的训练数据,只用一句行为描述就能定向调整模型参数,已经在安全性拒绝率调节、数学推理风格转变和工具调用能力提升上验证过效果。 Q3:Imprint Reader读权重更新的准确率高吗? A:目前还不高,知识类目标的Pass@100只有2%,行为类目标是16%,说明自由生成描述的可靠性有限,但相比原始模型完全答不出来的0%基线,已经证明了权重更新的自然语言读取是可行的。
统一多模态模型能看也能画,理论上该会自我修正。本论文提出UMM-Reflection,用整条轨迹的强化学习联合训练诊断和修图能力,GenEval提升12分,且迁移到多个未训练基准,揭示RL提升的是选择可靠性而非新能力。