当前新一轮科技革命和产业变革加速演进,数字化转型持续提速,大数据、云计算、人工智能、区块链等数字技术全面融入经济社会发展各领域全过程,持续拓展产业创新、公共服务、社会发展新的边界,新型数字消费、数字生产、数字服务、数字化产业生态等新理念、新业态、新模式不断涌现,驱动数字经济高速发展。
以习近平同志为核心的党中央高度重视发展数字经济,习近平总书记强调,“当今时代,数字技术、数字经济是世界科技革命和产业变革的先机,是新一轮国际竞争重点领域,我们要抓住先机、抢占未来发展制高点。要发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用。要推进重点领域数字产业发展,促进数字技术与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态新模式,不断做强做优做大我国数字经济。” 近日国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》也明确提出,“以数字技术与实体经济深度融合为主线,加强数字基础设施建设,协同推进数字产业化和产业数字化。推进数字技术、应用场景和商业模式融合创新”。
为深入贯彻习近平总书记关于推动我国数字产业化、数字经济健康发展的重要指示精神和党中央、国务院的决策部署,促进数字技术与实体经济深度融合,助力数字产业集群发展,赋能传统产业转型升级,中国工信出版传媒集团将联合相关行业协会、权威智库、产业生态伙伴共同举办首届中国数字技术大会。中国工信出版传媒集团长期以来支撑“制造强国”、“网络强国”建设,助力新兴技术与产业的培育发展。此次发起并主办2022中国数字技术大会,旨在以“加快数字技术成果转化,驱动数字产业化,赋能产业数字化,打造数字经济新优势”为目标,搭建起国内首个以“数字技术”为主题的研讨交流、应用创新与生态合作平台,打造具影响力的“数字盛宴”,促进数字技术向经济社会和产业发展各领域深入融合,推动数字技术应用成果在地方落地,助力地方培育特色数字产业集群。
本届大会拟举办“数字技术高峰论坛、数字产业集群化发展论坛、数字生态建设论坛、产业数字化转型与创新实践论坛”等系列十余个专题论坛与研讨,邀请国家有关部委、各省市数字经济主管部门领导,数字经济、数字技术领域知名专家学者、领军企业代表、数字经济产业园区、应用单位代表出席,围绕数字技术最新政策与战略解读、数字技术与实体经济融合新模式新路径探索、数字技术创新应用实践分享、数字服务与治理等热点话题进行深入探讨。同时,还将举办数字技术创新应用展,展示数字技术在赋能行业转型的实践探索,以及数字社会、数字生活等民生、服务方面的创新成果;在会上发布国内首部数字技术赋能实体经济研究成果,征集并发布数字技术创新应用案例;拟联合各地方政府部门与相关产业组织、头部企业,共同发起“数字+赋能共建计划”、启动数字技术知识赋能工程等系列活动,为产业生态伙伴抢抓数字化转型机遇,做强做优做大我国数字经济提供有力支撑。
大会即将启航,为全面释放活动平台价值,更好的服务支撑数字产业生态建设,诚邀产业各界伙伴以大会为载体,开展数字技术创新交流、分享优秀解决方案、进行数字服务资源衔接与数字化转型供需对接,携手同行,共绘数字时代美好蓝图。欢迎关注大会官方合作与资讯发布平台“数字经济网”(微信号:digicn),了解更多详情。
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这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。