孩子上网课的时候抱怨网络不稳定,错过了老师的点名;父母在看IPTV的时候视频卡顿,为了解决上面的问题,你终于觉得已经用了多年的20M宽带是要升升级了。
本着要一步到位的理念,你开通了千兆宽带套餐,运营商很快就上门在家里弱电箱里面放了一个千兆光猫,并测出了900多兆的速率。然后你购买了一个千兆Wi-Fi6路由器,放置在客厅的电视柜上。按照你的设想,有了千兆的宽带,还有高端的路由器这样网络问题肯定是妥妥的解决了。然而事实上,实际Wi-Fi测速,入户信息箱处速率能达到960兆,客厅820兆,再到卧室速率竟然只剩下20多兆了。主卧外面的阳台,甚至都连不上网络。几百块的高端路由器,孩子评价:“这千兆网络确实不咋样啊”。
上面就是典型的Wi-Fi速率和套餐速率不一致的现象,主要由两个核心原因造成:一是Mesh组网不可靠。家庭Wi-Fi覆盖难、易干扰,尤其是现在高楼层的承重墙,会严重削弱Wi-Fi信号的传播;二是传统布线不可靠、升级难,90%的网线无法升级到千兆线缆,网线易老旧腐蚀,导致丢包和速率衰减,速率被限制在百兆左右。
针对这些痛点,华为推出了业界首个FTTR全光Wi-Fi解决方案,打造光纤全联接、千兆全覆盖、Wi-Fi全漫游、管理全智能的绿色低碳四“全”家庭网络。彻底解决家庭Wi-Fi网络速率、覆盖、漫游等难题,让孩子专心上课,父母畅享视频,自己居家办公无忧。
华为FTTR全光Wi-Fi解决方案部署时,主FTTR放在客厅,充当宽带接入和Wi-Fi路由一体机的作用,从FTTR放在每个房间,主从FTTR之间通过光纤连接,这样就能保证用户在三个方面的完美体验。
首先,每个人都能享受高速上网,尤其是家里孩子上网课,同时大人在看剧、视频会议的时候,家人同时上网互相不影响网速,每个人都没有卡顿的现象。
其次,每个时刻满格体验,在下班后和晚上这种上网高峰时段,家人上网也不卡了,尤其是直播这些场景, 我分享一个应用例子,在苏州吴江区横扇镇,很多羊毛衫电商直播用户安装了电信的全光Wi-Fi FTTR,用于直播带货,为商户额外带来了50%的创收。
再者,每个角落无死角覆盖,Wi-Fi能覆盖到家里每个角落。以前在家里厨房,洗手间和书房经常会断网,网速慢。装了FTTR之后,就连在卫生间、阳台、洗衣房都能连上网。
还有值得推荐的青少年模式,绿色上网,可以通过手机APP设置家里孩子上网的时长和范围,防止上网沉迷。
全屋好Wi-Fi,就选华为FTTR, 华为FTTR以全光纤组网实现全屋千兆Wi-Fi覆盖,释放被封印的家庭Wi-Fi,带给你更有质感的数字化生活体验。
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这篇研究揭示了大语言模型强化学习中的"熵崩塌"现象——模型在训练早期迅速失去探索能力,导致性能达到可预测的上限。研究者发现验证性能和策略熵之间存在精确的数学关系:R = -a·exp(H) + b,并深入分析了熵变化的内在机制。基于这些发现,他们提出了两种简单有效的方法(Clip-Cov和KL-Cov)来缓解熵崩塌问题,显著提升了模型性能,特别是在困难任务上。这项研究为大模型强化学习的规模化应用提供了关键指导。
Skywork OR1是昆仑公司AI团队开发的开源推理大模型,通过创新的强化学习方法显著增强了语言模型的推理能力。该研究基于DeepSeek-R1-Distill模型系列,采用名为MAGIC的训练方法,在AIME24、AIME25和LiveCodeBench三大基准测试中实现了显著性能提升,32B模型平均准确率提高15.0%,7B模型提高13.9%。研究团队通过系统研究策略熵崩塌现象,提出了有效的缓解策略,并开源了全部代码、数据和模型权重,为AI社区提供了宝贵资源。
上海交通大学研究团队发现多模态大语言模型中的"啊哈时刻"(自我反思模式)虽存在但并不意味着推理能力提升。他们提出了"冷启动强化学习"两阶段方法:先用监督微调建立推理模式,再通过强化学习优化。实验表明,这种方法在多个多模态数学推理基准上表现卓越,使3B参数模型达到接近甚至超越部分7B模型的性能,为增强多模态AI推理能力提供了有效路径。
MBZUAI研究团队开发的SVRPBench是首个模拟真实物流环境的随机车辆路径问题基准测试平台。它通过建模时间依赖的交通拥堵、概率性延误和客户特定时间窗口,为500多个包含最多1000客户的测试实例注入真实世界的不确定性。实验结果显示,先进的强化学习算法在分布变化时性能下降超过20%,而传统方法表现更为稳健。该开源平台通过GitHub和Hugging Face发布,旨在推动更适应现实世界不确定性的路由算法研究。