2023年2月13日,美国德克萨斯达拉斯 ——Avanci宣布紫光展锐(上海)科技有限公司(以下简称:紫光展锐)已经加入其车辆一站式专利许可平台。所有现有的及未来加入Avanci车辆平台4G项目的被许可人都将获得紫光展锐(以及其他54位专利权人)创造和持有的2G、3G和4G基本专利的许可。
Avanci车辆平台通过简化技术共享流程改变了技术分享的方式。Avanci给汽车制造商提供高效透明的解决方案,只需通过一份许可协议和固定费用便能使其联网汽车获得众多专利权人的相关专利。全球已有来自80多个品牌的逾1亿辆联网汽车获得Avanci的专利许可。
Avanci高级副总裁Laurie Fitzgerald表示:“我们非常荣幸地欢迎紫光展锐这样专注于通信芯片开发和创新的企业加入Avanci。Avanci的专利权人中已囊括多家知名中国企业,紫光展锐将加入他们,为全球的汽车制造商提供蜂窝基本专利许可。”
紫光展锐的法律部负责人杨洁静女士表示:“紫光展锐致力于先进蜂窝技术的创新。我们也在寻找高效和透明的方式来给不同行业的专利实施者许可我们的蜂窝通信基本专利。我们非常重视Avanci为物联网和汽车制造商提供的一站式许可市场,以及它在建立健康的行业生态系统中的重要作用。”
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究团队开发了SPIRAL框架,通过让AI与自己对弈零和游戏来提升推理能力。实验显示,仅训练AI玩简单扑克游戏就能让其数学推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且无需任何数学题目作为训练材料。研究发现游戏中的三种推理模式能成功转移到数学解题中,为AI训练提供了新思路。
同济大学团队开发的GIGA-ToF技术通过融合多帧图像的"图结构"信息,创新性地解决了3D相机噪声问题。该技术利用图像间的不变几何关系,结合深度学习和数学优化方法,在合成数据集上实现37.9%的精度提升,并在真实设备上展现出色泛化能力,为机器人、AR和自动驾驶等领域提供更可靠的3D视觉解决方案。
伊利诺伊大学研究团队通过对比实验发现,经过强化学习训练的视觉语言模型虽然表现出"顿悟时刻"现象,但这些自我纠错行为并不能实际提升推理准确率。研究揭示了AI模型存在"生成-验证差距",即生成答案的能力强于验证答案质量的能力,且模型在自我验证时无法有效利用视觉信息,为AI多模态推理发展提供了重要启示。
MIT等顶尖机构联合提出SparseLoRA技术,通过动态稀疏性实现大语言模型训练加速1.6倍,计算成本降低2.2倍。该方法使用SVD稀疏性估计器智能选择重要计算部分,在保持模型性能的同时显著提升训练效率,已在多个任务上验证有效性。