NEC集团近日宣布,将于2月26日至3月1日期间参加在西班牙巴塞罗那Fira de Barcelona Gran Via展馆举办的2018年世界移动通信大会(MWC2018),并将展示众多技术及解决方案,以期与电信运营商共同合作,开发新的业务模式,部署5G解决方案。敬请莅临NEC展台(3号厅#3M30展台)参观。
在当今的商业和社会环境中,人们不断要求电信运营商以更快的速度处理更大规模的数据,同时确保传输安全。与此同时,物联网(IoT),人工智能(AI)和机器人技术的迅速发展,对运营商资源的需求也越来越大。
在2018年的MWC展会上,NEC将以“5G—未来超越想象”的理念展示相关解决方案和技术,以满足电信运营商和企业的需求。此理念将NEC和电信运营商定位为赋能者,为安全,农业和交通等各种各样的垂直行业共同创造新的商业模式,从而实现资源最大化和收益增长。
NEC将展示其最尖端的“NEC the WISE”AI技术群,以及包含世界上最快速&精准的面部和指纹识别技术在内的NEC的一系列生物识别解决方案“Bio-IDiom”。此举还凸显了NEC参与FIDO联盟,共同推进FIDO(Fast IDentity Online)标准化的积极举措。
此外,NEC将通过流量管理解决方案(TMS)和边缘计算以及软件定义网络(SDN)/网络功能虚拟化(NFV),展示其作为移动回程,网络优化的领先者的先进解决方案,为电信运营商的增长做贡献。
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UniR(Universal Reasoner)是一种创新的推理增强方法,可为冻结的大语言模型提供即插即用的推理能力。由韩国科学技术院研究团队开发,该方法将推理能力分解为独立的轻量级模块,无需改变主模型结构。UniR的核心优势在于高效训练(仅更新小型推理模块)、出色的模型间迁移能力(小模型可指导大模型)以及模块组合能力(多个专用模块可通过logits相加组合使用)。在数学推理和翻译测试中,UniR显著超越现有微调方法,展示了轻量级模块如何有效增强大语言模型的推理能力。
Nebius团队开发了SWE-rebench,一个自动化管道用于从GitHub收集软件工程任务并进行去污染评估。该系统解决了两大挑战:高质量训练数据稀缺和评估基准容易被污染。通过四阶段处理(初步收集、自动安装配置、执行验证和质量评估),SWE-rebench构建了包含超过21,000个Python交互式任务的数据集,并提供持续更新的评估基准。研究发现部分语言模型在传统基准上的表现可能被污染效应夸大,而DeepSeek模型在开源模型中表现最为稳健。
这项研究提出了JQL(发音为"Jackal"),一种通过多语言方法提升大型语言模型预训练数据质量的创新系统。研究团队从拉马尔研究所等机构通过四阶段方法解决了多语言数据筛选的难题:先由人类评估内容教育价值创建基准数据,然后评估大型语言模型作为"评判者"的能力,接着将这些能力提炼到轻量级评估器中,最后应用于大规模数据筛选。实验表明,JQL在35种语言上显著优于现有方法,甚至能泛化到未见过的语言如阿拉伯语和中文,为多语言AI发展提供了高效可靠的数据筛选方案。
浙江大学和西湖大学研究团队开发的Styl3R实现了艺术风格化3D重建的重大突破,能在不到一秒内从少量未标定照片和任意风格图像创建具有多视角一致性的3D艺术场景。通过创新的双分支网络架构将结构建模与外观着色分离,系统不仅保持了原始场景结构,还准确捕捉了参考风格特征。与现有方法相比,Styl3R在处理速度和视觉质量上均显著领先,为创意内容制作开辟了全新可能。