在第四届全球超宽带高峰论坛(UBBF 2017)期间,华为正式发布VR OpenLab产业合作计划,致力于推动Cloud VR产业的繁荣发展,促进技术创新,孵化商业场景,构建完整的Cloud VR产业生态。
华为携手合作伙伴共同开启VR OpenLab产业合作计划
根据Gartner2017年公布的新兴技术成熟度曲线,未来2年,VR将在游戏、视频、直播等领域全面爆发,而Cloud VR因具有终端轻量化和低成本化、支持云端渲染的特性,可以快速实现规模普及,将是未来VR产业发展的必然趋势。然而,Cloud VR产业的发展仍然处于市场培育期,需要整个产业携手推动成熟:Cloud VR对回传网络的时延及带宽提出了更高的要求,当前网络架构和技术还无法有效支撑;产业各方合作伙伴如何构建自己的价值点和商业模式,仍然有待探索。
VR Openlab产业合作计划的推出正是为了帮助上下游合作伙伴共同探索Cloud VR的产业发展道路。VR OpenLab将聚焦四大研究方向,包括Cloud VR的商业应用场景、Cloud VR业务解决方案、Cloud VR网络承载创新、运营商Cloud VR业务落地,通过端到端的产业合作弥合生态断点,从而全面推动VR的商用普及。
作为VR Openlab产业合作计划的发起者,华为将依托iLab实验室,重点投入支撑该合作计划的发展,包括1000m2研发实验室、端到端的网络设备、数十名高端专家,携手合作伙伴联合创新,推动商业成果落地。截至目前,已经有30家合作伙伴加入VR Openlab产业合作计划。
同时在UBBF 2017上,华为与合作伙伴共同展示了包括Cloud VR视频、Cloud VR游戏、VR现场直播、异地大空间VR电竞+竞技直播、VR社交健身、VR音乐等在内的诸多联合创新成果。
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在AI智能体的发展中,记忆能力成为区分不同类型的关键因素。专家将AI智能体分为七类:简单反射、基于模型反射、目标导向、效用导向、学习型、多智能体系统和层次化智能体。有状态的智能体具备数据记忆能力,能提供持续上下文,而无状态系统每次都重新开始。未来AI需要实现实时记忆访问,将存储与计算集成在同一位置,从而创造出具备人类般记忆能力的数字孪生系统。
中国人民大学和字节跳动联合提出Pass@k训练方法,通过给AI模型多次答题机会来平衡探索与利用。该方法不仅提升了模型的多样性表现,还意外改善了单次答题准确率。实验显示,经过训练的7B参数模型在某些任务上超越了GPT-4o等大型商业模型,为AI训练方法论贡献了重要洞察。
OpenAI首席执行官阿尔特曼表示,公司计划在不久的将来投入数万亿美元用于AI基础设施建设,包括数据中心建设等。他正在设计新型金融工具来筹集资金。阿尔特曼认为当前AI投资存在过度兴奋现象,类似于90年代互联网泡沫,但AI技术本身是真实且重要的。他承认GPT-5发布存在问题,并表示OpenAI未来可能会上市。
南加州大学等机构研究团队开发出突破性的"N-gram覆盖攻击"方法,仅通过分析AI模型生成的文本内容就能检测其是否记住了训练数据,无需访问模型内部信息。该方法在多个数据集上超越传统方法,效率提升2.6倍。研究还发现新一代AI模型如GPT-4o展现出更强隐私保护能力,为AI隐私审计和版权保护提供了实用工具。