2024 年 3 月 18 日,NVIDIA 宣布推出 6G 研究平台,该平台为研究人员提供了一种开发下一阶段无线技术的新方法。
NVIDIA 6G 研究云平台具有开放、灵活和互联的特征,它为研究人员提供了一整套全面的工具, 以推进 AI 应用在无线接入网络 (RAN) 技术。该平台使企业能够加快开发 6G 技术,从而将数万亿台设备与云基础设施连接起来,为建立一个以自动驾驶汽车、智能空间以及各种扩展现实和沉浸式教育体验与协作机器人为依托的超级智能世界奠定基础。
该平台的首批采用者和生态系统合作伙伴包括 Ansys、Arm、苏黎世联邦理工学院、富士通、是德科技、诺基亚、美国东北大学、罗德与施瓦茨公司、三星、软银公司和 Viavi 等。
NVIDIA 电信高级副总裁 Ronnie Vasishta 表示:“随着连接设备数量的大幅增加和新应用的不断涌现,6G 需要大幅提升无线通信的无线频谱效率。实现这一目标的关键在于充分利用 AI、软件定义的全 RAN 参考堆栈和下一代数字孪生技术。”
NVIDIA 6G 研究云平台由以下三个部分组成:
业内顶尖研究人员可以使用 6G 开发研究云平台的所有功能来推进他们的工作。
三星美国研究院高级副总裁 Charlie Zang 表示:“未来 6G 与 AI 的融合有望彻底改变技术格局。这将带来无缝连接和智能系统,它们将重新定义我们与数字世界的交互方式,从而开创一个无与伦比的创新和连接时代。”
测试和模拟将在下一代无线技术的开发中起到至关重要的作用。该领域的领先提供商正在与NVIDIA 合作,以满足 AI 与 6G 所提出的新要求。
Ansys 5G/6G 和空间项目总监 Shawn Carpenter 表示:“Ansys 致力于通过将先进的 Ansys Perceive EM 求解器无缝集成到Omniverse生态系统中,推进6G研究云的使命。Perceive EM 彻底改变了 6G 系统数字孪生的创建方式。NVIDIA 与 Ansys 技术的融合无疑将为AI赋能的 6G 通信系统铺平道路。”
是德科技通信解决方案事业群总裁兼总经理 Kailash Narayanan 表示:“无线专用设计工具的使用十分有限,但却是构建强大 AI 所必不可少的。是德科技十分高兴能够运用自己的无线网络专业知识来实现 6G 通信网络的下一代创新。”
NVIDIA 6G 研究云平台将这些强大的基础工具整合到一起,使电信公司能够充分解锁 6G 的潜力,为未来的无线技术铺平道路。想要访问该平台的研究人员可注册加入 NVIDIA 6G 开发者计划。
好文章,需要你的鼓励
这项研究介绍了VisCoder,一个经过专门微调的大语言模型,用于生成可执行的Python可视化代码。研究团队创建了包含20万样本的VisCode-200K数据集,结合了可执行代码示例和多轮修正对话。在PandasPlotBench基准测试中,VisCoder显著优于同等规模的开源模型,甚至在某些方面超越了GPT-4o-mini。研究还引入了自我调试评估模式,证明了反馈驱动学习对提高代码可执行性和视觉准确性的重要性。
这项研究提出了"适应再连续学习"(ACL)框架,一种创新的方法解决预训练模型在连续学习中的稳定性-可塑性困境。通过在学习新任务前先对模型进行适应性调整,ACL使模型既能更好地学习新知识(提高可塑性),又能保留已有知识(维持稳定性)。实验证明,该框架能显著提升各种连续学习方法的性能,为解决人工智能系统中的"灾难性遗忘"问题提供了有效途径。
这篇研究首次关注了CLIP模型文本编码器的对抗鲁棒性问题,提出了LEAF方法(Levenshtein高效对抗性微调)来增强文本编码器的稳健性。实验表明,LEAF显著提高了模型在面对文本扰动时的性能,在AG-News数据集上将对抗准确率从44.5%提升至63.3%。当集成到Stable Diffusion等文本到图像生成模型中时,LEAF显著提高了对抗噪声下的生成质量;在多模态检索任务中,它平均提高了10个百分点的召回率。此外,LEAF还增强了模型的可解释性,使文本嵌入的反演更加准确。
BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台,整合了38个基准中的30万个问题,按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差,而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面,让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大,强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化,为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。