爱立信表示,Radio 6646将900兆赫、800兆赫和700兆赫的频段整合在一个紧凑的2G至5G无线电系统里,进而扩展了爱立信三扇区产品的多频段功能。Radio 6646将“加强各代移动系统及物联网的室外和室内覆盖”,Radio 6646可以提高5G网络的容量,“特别是在与载波聚合中频TDD和5G SA相结合时”。
爱立信的产品区域网络主管David Hammarwall表示,“我们的新型节能无线电解决方案的独特之处在于,利用易于安装的机形结合了各种频谱功能。这可以简化部署,扩大5G的覆盖范围,首先在欧洲可以这样。服务提供商利用这项最新的创新可以为消费者、企业和关键任务通信提供更大规模的5G独立(5G Standalone,缩写为 5G SA)部署的新应用。”
爱立信指出,该无线电解决方案对700兆赫频段的支持是5G SA的特别福音,爱立信还称该频段被认为是“5G SA部署的一个关键频谱,该频段的低频段可以扩展其中频段TDD时分双工的性能和范围”。
Telefonica(西班牙电信)已经开始使用紧凑而灵活的Radio 6646,旨在助力以成本效益和可持续的方式扩大旗下的5G覆盖范围。Telefonica 的RAN技术和支持经理Vicente Abad表示,“我们相信Radio 6646所实现的足迹和能耗将成为5G的强大驱动力,我们期待在西班牙进行首批部署。”
爱立信曾于2021年推出Radio 6626。Radio 6626是一款三区双频无线电产品,曾帮助运营商提高了频分双工(FDD)5G频率容量并减少50%的能耗。该解决方案已在全球范围内投入商业使用。
好文章,需要你的鼓励
多伦多大学研究团队提出Squeeze3D压缩框架,巧妙利用3D生成模型的隐含压缩能力,通过训练映射网络桥接编码器与生成器的潜在空间,实现了极致的3D数据压缩。该技术对纹理网格、点云和辐射场分别达到2187倍、55倍和619倍的压缩比,同时保持高视觉质量,且无需针对特定对象训练网络,为3D内容传输和存储提供了革命性解决方案。
浙江大学与腾讯联合研究团队提出MoA异构适配器混合方法,通过整合不同类型的参数高效微调技术,解决了传统同质化专家混合方法中的表征坍塌和负载不均衡问题。该方法在数学和常识推理任务上显著优于现有方法,同时大幅降低训练参数和计算成本,为大模型高效微调提供了新的技术路径。
耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型,通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识,显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍,数学推理能力从56.87%提升至70.69%,并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力,为金融AI合规应用开辟新路径。
加州大学圣巴巴拉分校研究团队开发出能够自我进化的AI智能体,通过《卡坦岛拓荒者》桌游测试,这些AI能在游戏过程中自主修改策略和代码。实验显示,具备自我进化能力的AI显著超越静态版本,其中Claude 3.7模型性能提升达95%。研究验证了AI从被动工具向主动伙伴转变的可能性,为复杂决策场景中的AI应用开辟新路径。