至顶网网络频道 12月11日 编译:又到了年底预测的时候了,Arm也公布了它对2019年物联网(IoT)的一些观点,此外还进行了一项消费者调查,以了解最终用户对于物联网、机器学习(ML)、人工智能(AI)和5G的看法。
以下是Arm对物联网的相关预测:
1、智能家居成为主流。消费者将会看到主流消费品牌推出更多物联网家居产品,将过去的主流消费品牌和白色家电扩展到主流照明、灌溉、加热/冷却和其他家喻户晓的品牌——为日常工作带来更高的自动化和效率。
2、个性化交付。交付选项将会有更高的灵活性。智能手机与GPS定位数据的结合,以及低成本传感器部署增加,将提供对资产的可见性和跟踪,从而实现从任何地方向客户交付,而不仅仅是在家中或办公室等指定位置。
3、更好的保健服务。在医院部署传感器和更好的接入技术,意味着医院人员可以实时了解设备和订单的位置,为患者提供更好的服务质量,缩短寻找关键医疗设备的时间。
4、智能城市希望改善收入来源和公民参与。推动城市智能化的动力因素逐渐成熟,从最早只是降低成本(例如LED灯或改善废物管理)到改善公民参与和更多收入流(例如,红灯违规检测、Wi-Fi热点、5G服务、智能塔、犯罪检测/分析、信息广播),借助计算机视觉和机器学习等先进技术。
5、智能建筑采用更多技术提高效率。借助于定位、计算机视觉和机器学习等先进技术,智能建筑将越来越多地转向空间优化、安全/安保对象检测、寻路和资产跟踪。
除了预测之外,由Arm赞助的一项对全球2000名消费者的调查(由研究公司Northstar进行)发现了一些消费者对2018年技术趋势和2019年消费者期望的看法。
1、过去12个月技术采用率普遍提高。全球平均有66%的受访者表示,2018年技术变成“我生活中的一部分”,只有3%的受访者表示与一年前相比技术“不那么重要了”。
2、智能科技产品数量和质量的快速上升可能会在这个假期引发刷卡狂潮。有超过一半的受访者(54%)希望在科技型礼品上花更多的钱。有近五分之一(18%)的人表示,他们会“花费比去年多得多”,36%的人希望花费会“多一点”。
3、大家还预计AI将在未来12个月得到快速推广。有92%的受访者预计人工智能会比目前更普及。
4、在城市,“爱”(26%)或“喜欢”(37%)智能技术的主要原因是其“便利性”。有20%的受访者欣赏智能技术为城市体验带来的好处,此外有15%的受访者也提到了“生活质量”,有11%的受访者表示他们认为智能技术升级是一件“现代化的/进步的”事情。
5、关于企业是否正在认真改进数据安全和隐私大家存在意见分歧。只有不到10%的人认为企业根本不用付出努力,但大多数(70%)的受访者希望未来企业能加强这方面的努力。
好文章,需要你的鼓励
香港中文大学与华为诺亚方舟实验室合作开发了PreMoe框架,解决了大型混合专家模型(MoE)在内存受限设备上的部署难题。研究团队发现MoE模型中的专家表现出明显的任务专业化特征,据此提出了概率专家精简(PEP)和任务自适应专家检索(TAER)两大核心技术。实验证明,DeepSeek-R1 671B模型在精简50%专家后仍保持97.2%的MATH500准确率,内存需求降至688GB;而更激进的精简方案(减少87.5%专家)也能保持72.0%的准确率。该方法适用于多种MoE架构,为强大AI系统的广泛部署铺平了道路。
SCIENCEBOARD是一项开创性研究,旨在评估多模态自主智能体在真实科学工作流中的表现。研究团队构建了一个包含169个高质量任务的基准测试,涵盖生物化学、天文学等六个科学领域,并开发了一个真实环境让智能体通过CLI或GUI接口与科学软件交互。实验评估表明,即使是最先进的模型在这些复杂科学任务上的成功率也仅为15%,远低于人类表现,揭示了当前技术的局限性并为未来科学智能体的发展提供了宝贵见解。
帝国理工学院的研究团队开发了AlphaMed,这是首个仅通过极简规则强化学习就能培养医疗推理能力的AI模型,无需依赖传统的思维链示范数据。通过分析数据信息丰富度和难度分布的影响,研究发现高信息量的医疗问答数据是推理能力的关键驱动因素。AlphaMed在六个医疗问答基准上取得了领先成绩,甚至超越了更大的封闭源模型,同时展现出自发的步骤推理能力,为医疗AI发展提供了更加开放、高效的新路径。
Alita是一种新型通用AI代理系统,采用极简设计理念,以"最小预定义,最大自我进化"为原则构建。由普林斯顿大学等多家机构研究团队开发的Alita,只配备一个核心能力和少量通用模块,能自主创建所需工具并重用为模型上下文协议(MCPs)。实验显示,Alita在GAIA基准测试上达到87.27%的通过率,超越包括OpenAI Deep Research在内的复杂系统,证明简约设计可带来卓越性能。