WAIC 2022全球创新项目路演自启动以来,受到了行业内外广泛关注。在初评入围的50家项目中,经过4天的线上复评和评审,甄选出20个优秀企业项目入围终评。
本届全球创新项目路演,无论是从申报企业还是从专家评审来看,都体现了很高的水准。初评入围的50家企业中,涵盖智能服务机器人、工业机器人、自动驾驶、智慧金融、AI芯片、医疗机器人等多个热门赛道,可谓是强强对话,竞争激烈。
复评评审环节,来自国内外加速器和孵化器、海内外投资机构、科技产业园区的专家组成的专业评审团,从技术创新、团队能力和商业模式三个维度对参赛案例进行综合打分,并以云端会议直播间的方式与每一家企业互动交流,提出详细精彩的点评和建设性意见。
同时,专家评审团对本次入围终评的20家企业给予了高度评价,他们表示:今年入围的企业各有特色,技术创新性高于往年,团队背景强,在创新应用上具有实用性和普遍性,未来都有较大的发展潜力。
在综合专家评审团的评审情况后,“WAIC 2022全球创新项目路演 TOP 20 榜单”精彩揭幕:
好文章,需要你的鼓励
本文介绍LT-OPD训练框架,通过让极限压缩的多模态大模型在自己生成的内容上接受满血版模型指导,并配合渐进式课程学习,在仅保留5%视觉token时把性能保留率从68.6%提升到82.3%,且不增加推理成本。
本文解读ALIGNOPSD方法,该方法针对AI智能体训练中"决策与时间戳错配"问题,通过先对齐功能相同的决策场景再打分,并按可变长度决策段分配信用,在ALFWorld、WebShop、Search-QA三大任务上相比GRPO提升5.5%至8.7%。
本文介绍自适应一致性图(ACG)方法,通过持久化执行记忆图与预算感知的上下文构建,帮助AI智能体在长任务中减少信息失联,在多项基准测试中相比ReAct等基线方法提升了任务成功率。
多智能体AI协作时重复计算KV缓存浪费严重。PReCache提出预计算低秩缓存和中性基础缓存重构两项设计,免训练实现最高3.1倍加速、2.3倍吞吐提升,且准确率仅比不共享方案低1.1个百分点。