穿越未来,不仅需要勇气
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更需要过人的智慧
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你能够在未来世界存活吗?
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来做个测试吧,看看你的实力能否生活在
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2030!
第一题
第二题
第三题
第四题
第五题
第六题
第七题
第八题
第九题
第十题
每一天,世界都在以超乎想象的速度进步,从工业革命到数字革命,人类的生存历史也在不断被刷新改写。未来的变革无法避免,谁也无法止步不前,这场正在颠覆世界的浪潮中,只有能够驾驭科技才能站稳脚跟。
聪明人已经做好了准备
2030年,5G、人工智能、AR/VR、物联网、工业互联网和云计算的飞速发展,将推进新兴数字技术在传统行业如农业、医疗、教育、生命科学等的应用,为传统行业的“拓界·成真”提供助力,实现真正的新农业、新医疗、新教育、新生命科学等。
对企业而言,
主动出击应对变化,
还是一成不变坐等淘汰?
答案显而易见。
在这场“传统”与“现代”与交织的
“冰与火之歌”中
聪明人已经做好了选择
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好文章,需要你的鼓励
Captions公司研究团队开发的Mirage模型实现了从音频直接生成说话视频的突破。该技术能准确生成与声音匹配的面部表情、唇型同步、手势动作和环境背景,甚至可仅从音频推测说话者外貌特征。基于统一的Diffusion Transformer架构,Mirage避免了传统方法的复杂专用模块设计,展现出卓越的情感表达和细节还原能力,为内容创作、教育培训和无障碍技术等领域开辟了新的应用可能。
牛津大学研究发现,尽管大语言模型在医学考试中表现出色,但在实际应用中效果大打折扣。研究显示,LLM直接测试时能94.9%准确识别病症,但人类使用LLM诊断时准确率仅34.5%,甚至低于不使用AI的对照组。问题源于用户提供信息不完整、LLM理解偏差等人机交互问题。专家指出,仅凭非交互式基准测试评估LLM存在误导性,需要真实的人机交互测试才能准确评估AI系统的实际性能。
NAVER和KAIST研究团队发现,先进AI模型在数学题自我修正方面存在严重缺陷。他们创建的MMRefine基准测试揭示,即使是GPT-4O等顶级模型也只能成功修正约23%的错误答案,而且经常将正确答案改错。研究发现不同模型在处理六种错误类型时表现差异巨大,特别是小型模型在空间推理修正上竟然超越了大型模型,颠覆了"越大越好"的认知。