2019年6月26日,中国上海——全球领先的技术解决方案提供商安富利将于6月26日至28日在2019年世界移动大会上海站(MWC上海)上集中展示其创新的物联网解决方案及应用,包括从硬件、软件再到云的连接解决方案,赋能物联网应用的开发。借助全面的物联网服务和先进的开发技术,安富利帮助企业充分发掘物联网带来的潜在商机,开启智能连接新时代。
安富利亚太区总裁傅锦祥表示:“中国物联网市场保持着高达两位数的增长,预计2020年市场规模将达到1.8万亿元。作为全球领先的技术解决方案提供商,安富利拥有面向物联网市场的庞大互联生态系统,致力于成为客户的一站式合作伙伴。既能够提供咨询服务,又可以帮助各类企业解决物联网开发和部署过程中面临的种种挑战,将他们的想法变为现实。以智能连接为例,我们与生态系统合作伙伴携手并进,针对不同垂直行业开发了定制解决方案,覆盖制造、环境、建筑、零售、食品加工和智能城市等多个领域。”
在本次MWC大会上,安富利展台通过体验区和技术区两种形式,向来宾重点展示安富利的智能物联网产品和解决方案。
在体验区,观众可以近距离接触用于智能监控和智能零售领域的诸多创新产品和行业应用。
在技术区,安富利将展示能够实现智能连接的最新技术。
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这项研究介绍了Ankh3,一种创新的蛋白质语言模型,通过多任务预训练策略显著提升了模型性能。研究者采用两种互补任务:多掩码概率的掩码语言建模和蛋白质序列补全,使模型仅从蛋白质序列就能学到更丰富的表示。实验表明,Ankh3在二级结构预测、荧光预测等下游任务中表现优异,尤其在模型未曾训练过的任务上展现出强大泛化能力,为蛋白质设计和分析开辟了新路径。
法国波尔多大学研究团队开发了一个突破性框架,用于神经退行性痴呆症的差异化诊断。该框架将3D脑部MRI转换为文本报告,并利用强化学习优化的大语言模型进行详细诊断推理。不同于传统"黑箱"方法,这一系统能生成透明、有因果关系的解释,同时保持高诊断准确率。研究显示,通过群组相对策略优化(GRPO)训练的轻量级模型能展现复杂推理行为,包括假设检验和非线性思考,提供与临床决策流程一致的排序诊断结果。
这项研究提出了CLUE框架,首次能够生成自然语言解释来揭示AI事实核查系统不确定性的来源。与现有方法不同,CLUE能识别文本片段间的冲突与一致关系,并解释它们如何影响模型的预测不确定性。实验表明,CLUE生成的解释在三种语言模型和两个事实核查数据集上都更忠实于模型不确定性,用户评价其更有帮助、信息更丰富、冗余更少且逻辑更一致。CLUE不需要微调或架构更改,适用于任何白盒语言模型,为事实核查提供了实用支持。
来自香港科技大学和MiniMax的研究团队开发了SynLogic,一个可合成35种逻辑推理任务的框架与数据集,填补了AI逻辑训练资源缺口。研究表明,在SynLogic上进行强化学习训练显著提升了模型逻辑推理能力,32B模型在BBEH测试中超越了DeepSeek-R1-Distill模型6个百分点。更值得注意的是,将SynLogic与数学和编程数据混合训练不仅提高了这些领域的学习效率,还增强了模型的泛化能力,表明逻辑推理是构建通用AI推理能力的重要基础。