2月5日-2月7日,中国科学院下属的智慧城市产业联盟、先进计算技术创新与产业化联盟、绿色城市产业联盟、“一带一路”产业联盟的100多名代表出席了在广西壮族自治区贵港市举行的“中国科学院产业联盟与贵港市院地合作接洽会”,为贵港智慧城市建设献言献策。
科学院联盟拧成绳,四大联盟协力助贵港
中国科学院联盟,是中国科学院为落实国家创新驱动发展战略、深入推动中科院“率先行动”计划、促进产学研深度融合、加快科技成果转移转化,在中国科学院体系内成立的联盟组织。联盟可以使科学院内部单位之间更好针对同一类方向目标,统筹协调资源,使更多的科研成果尽快落地生根开花结果,有力促进创新创业,更好地服务经济社会、造福人民。自2014年11月中国科学院第一个联盟“先进计算技术创新与产业化联盟”成立,目前已经形成了面向智慧城市、绿色城市、新材料、机器人等多种产业方向的多个联盟。
本次与贵港市智慧城市建设的交流接洽会,是首次四个中科院联盟共同出席与地方对接的活动,旨在通过中国科学院内部更广泛的协作联动,将更多的先进技术成果向城市转化,加强科技与城市发展的结合。
会上,中国科学院智慧城市产业联盟理事长、中科曙光高级副总裁、云计算集团董事长聂华表示:贵港市智慧城市建设,是中科院智慧城市产业联盟助推智慧城市建设的重要成果之一。本次院地合作接洽会不仅能促进中科院科研成果转化落地,推进智能城市产业生态建设,也将助力贵港智慧城市打造成中科院产业联盟院地合作、两链嫁接的典型范例。
中科院先进计算技术创新与产业化联盟秘书长、中科曙光副总裁任京暘指出:中科院先进计算技术创新与产业化联盟是面向云计算、智慧计算、高性能计算等先进计算模式的技术研发和核心突破的组织,联盟将汇集先进计算的创新资源,为贵港的创新发展提供强劲动力,促进当地信息产业高速发展。
此外,中科院绿色城市产业联盟秘书长金毅、中科院“一带一路”产业联盟副秘书长钟瑜也分别展望了各自联盟与贵港开展深入合作的想法和愿景,将节能环保、创新商业模式等联盟资源,引入到贵港智慧城市建设中来。
同时,在会议期间,参会的各联盟成员单位代表,就贵港市城市建设、产业发展、绿色生态、区域协同等问题,与贵港方面进行了深入的对接。
中科曙光率先赋能,打造智慧贵港建设“豪华阵容”
本次会议的承办方是中科曙光,也是贵港智慧城市建设的重要参与者。中科曙光一直致力于协助地方政府,以城市云为载体,全面提升政府信息化管理能力,带动区域经济转型。目前,中科曙光已经在成都、无锡、南京、包头等40多个地区投资建设了城市云中心,未来,贵港也是中科曙光重点支持的城市。
在贵港市智慧城市建设中,中科曙光率先提出引入中科院产业联盟的模式,通过引入智慧城市产业联盟、先进计算技术创新与产业化联盟、绿色城市产业联盟、“一带一路”产业联盟等的资源,可以为贵港带来最新的中科院科研技术,全方位、立体化的服务于贵港城市建设,为贵港市建设有特色的智慧城市献策献力。
中科院产业联盟开年行,开启院地合作新篇章
智慧城市是科技前进的必然趋势,其建设需要完善的结构设计、强大的技术支撑,实现城市规划、城市治理、民生服务、产经发展等各领域协调发展,同时还要求产业、学界、政府通力协作,高效联动。
本次活动是中国科学院产业联盟在2018年的第一个会议,有助于为进一步深化推动中科院成果转化、落地探索新模式,也会为联盟未来与地方合作提供经验,同时还将为贵港信息化发展注入新动力,助力贵港智慧城市开启新征程。
好文章,需要你的鼓励
这篇研究论文揭示了多模态大语言模型(MLLMs)存在严重的模态偏差问题,即模型过度依赖文本信息而忽视图像等其他模态。研究团队通过理论分析和实验证明,这种偏差主要源于三个因素:数据集不平衡、模态骨干能力不对称以及训练目标设计不当。他们提出了系统的研究路线图和解决方案,包括增强视觉模态在数据集中的贡献、改变模型关注点和应用偏好优化策略。未来研究方向则包括开发更客观的评估指标、探索更多模态组合中的偏差问题以及应用可解释AI技术深入分析偏差机制。
ComfyMind是香港科技大学研究团队开发的一个协作式AI系统,旨在解决当前开源通用生成系统面临的稳定性和规划挑战。该系统基于ComfyUI平台,引入了两项关键创新:语义工作流接口(SWI)和带本地反馈执行的搜索树规划机制。SWI将低级节点图抽象为语义函数,而搜索树规划将生成过程视为分层决策任务。实验表明,ComfyMind在ComfyBench、GenEval和Reason-Edit三个基准测试中均大幅超越开源基线,并达到与GPT-Image-1相当的性能,为开源通用生成AI开辟了新路径。
这项研究介绍了一种名为"热带注意力"的新型注意力机制,专为解决神经网络在组合算法推理中的困境而设计。传统注意力机制使用softmax函数产生平滑的概率分布,无法精确捕捉组合算法所需的锐利决策边界。
这项研究揭示了RAG系统中位置偏见的真实影响——虽然在受控环境中明显存在,但在实际应用中却微不足道。研究人员发现,先进的检索系统不仅会找出相关内容,还会将具有干扰性的段落排在前列,超过60%的查询中至少包含一个高度干扰段落。由于相关和干扰内容同时出现在检索结果前列,位置偏见对两者都有惩罚作用,从而抵消了偏见效应。因此,基于位置偏好的复杂排序策略并不比随机排序更有效,这一发现将优化方向从段落排序重新导向检索质量提升和模型抗干扰能力增强。