爱立信和联发科已成功合并了四个信道——一个FDD(frequency division duplex,频分双工)和三个TDD(time division duplex,时分双工)——提供4.36Gbps的下行链路速度,这是已知该频段组合的最高速度。通过混合不同的频段,这种四分量载波(4CC)聚合组合将增加通信服务提供商的5G部署选项。
在互操作性开发测试(IoDT)中,两家公司使用低于7GHz频率范围(FR1)中的一个低频段和三个中频段信道完成了5G数据呼叫,大部分5G数据流量通常都承载在该频率范围。
这种4CC组合可以提供更快的下载速度,让智能手机用户和固定无线接入用户获得流畅的视频流,以此改善用户体验。对于服务提供商而言,爱立信的灵活载波聚合解决方案将让他们能够最大限度地利用手头的频谱资产提供高质量的5G连接。
爱立信网络5G RAN产品线负责人Sibel Tombaz表示:“载波聚合对于从分散的频谱资产中获得最佳5G性能至关重要。在爱立信,我们坚持不懈地探索所有可能的频段组合,以提高容量和覆盖范围。我们还证明了载波聚合将改变游戏规则,优化手头的频谱资产的组合带宽,为更多的用户提供更高的数据传输速度。”
联发科无线通信系统及合作伙伴总经理HC Hwang表示:“这一技术里程碑表明,联发科将继续走在NR CA创新的最前沿,与爱立信等行业合作伙伴密切合作,开发和测试下一代5G SA技术,准备集成到我们领先的5G调制解调器中。
载波聚合是部署高性能 5G 网络的关键。它提供了独特的功能可以组合多个频段,可实现更高的速度和更大的蜂窝覆盖范围,从而提升容量并改善用户体验。速度提升可能意味着流媒体用户能够获得更好的音频和视频质量、更快的文件下载,并让数字游民获得更好的工作环境。将FDD频谱与TDD频谱结合,可以让更多的用户从聚合增益中受益。
该测试结合了20MHz的AWS(Advanced Wireless Service,高级无线服务)频段、80MHz的 CBRS(Citizens Broadband Radio Service,公民宽带无线电服务)频段和200MHz的C 频段,达到了近4.4Gbps的下行链路峰值速率。测试使用了联发科的M80 5G调制解调器、爱立信基带 6648、TDD Massive MIMO无线电AIR3268、AIR3239和TDD Radio 4426。
好文章,需要你的鼓励
随着AI模型参数达到数十亿甚至万亿级别,工程团队面临内存约束和计算负担等共同挑战。新兴技术正在帮助解决这些问题:输入和数据压缩技术可将模型压缩50-60%;稀疏性方法通过关注重要区域节省资源;调整上下文窗口减少系统资源消耗;动态模型和强推理系统通过自学习优化性能;扩散模型通过噪声分析生成新结果;边缘计算将数据处理转移到网络端点设备。这些创新方案为构建更高效的AI架构提供了可行路径。
清华大学团队开发了CAMS智能框架,这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹,通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法,为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。
Meta以143亿美元投资Scale AI,获得49%股份,这是该公司在AI竞赛中最重要的战略举措。该交易解决了Meta在AI发展中面临的核心挑战:获取高质量训练数据。Scale AI创始人王亚历山大将加入Meta领导新的超级智能研究实验室。此次投资使Meta获得了Scale AI在全球的数据标注服务,包括图像、文本和视频处理能力,同时限制了竞争对手的数据获取渠道。
MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法:那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片,竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据,不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录,还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。