据今日美国报道,你可能认为在世界上最大的移动和电信商聚会上,世界移动通信大会(MWC)的网络连接肯定很好,甚至非常棒,那你就大错特错了。残酷的现实是是现场几乎无网可用,这也是 5G成为今年大会上最热门的讨论话题之一的原因。提出的新标准——也就是现有4G LTE标准的下一步——将进一步提高无线连接的速度和可靠性。随着我们对使用这些网络的设备的依赖性日益增长,改善驱动移动通信背后的核心技术的需求也变 得更加迫切。
这并非一项简单的任务,因为迈向下一个重大新网络需要取代以及/或者升级网络核心的所有设备,也被称为网络基础设施,以及更新我们现有设备的调制解调器和其它无线电芯片。实现这一目标的唯一方法便是取代我们的设备。
考虑到实现所有升级所面临的花费、挑战和时间,显而易见的另一种可能性便是,为什么不升级现有的网络?事实上这背后的确有充足的原因,而很多与现有设备并不相关。
现有的4G标准大约制定于十年前,互联汽车和自动驾驶车辆的概念,以及在设备里安装几十亿个连通传感器——或者称为物联网(IoT)的想法,在当时几乎是不可想象的。当时关注的主要是高清视频流和视频呼叫等等。然而,现在物联网无处不在,这类应用对网络的要求与我们的智能手机以及平板电脑对网络的要求大不相同。
为了以实时的通信速率处理网络里几百亿个连通设备,这一行业必须要有重大发展。例如,网络必须从现有最佳的100毫秒反应时间提升到1毫秒的反应时间,而这种改变需要新的网络架构。
这对科技和电信行业里的智囊团来说是项令人却步的任务,尽管他们仍努力试图攻克这一难关。5G的最终细节尚未确定和标准化,很可能我们需要等到2020年才能知道这一最新科技的“真正”部署。
一旦5G来临,它将带来三大改善。首先,每一代新的标准都会极大的提高所有设备的下载和上传速率,很可能是现有的10倍至100倍。此 外,还必须保证通讯信号更加可靠——即使在拥挤的贸易展以及其他密集环境里。其次,这一网络将处理几十亿台物联网设备,很多将仅仅依靠例如一个AA电池运 行十年。这需要超低功耗的无线电设备和新的协议以及与新的设备交互方式。最后,反应时间也需要得到极大的提高,虽然我们不太可能注意到例如智能手机等设备 在这方面的改变,但对于例如自动驾驶汽车等其它应用——另一台迎面而来的车辆或者其他危害的数据必须实时呈现——这种改变可能“生死攸关”。
想要实现5G还需要付出巨大的额努力,但在今年的世界移动通信大会上,很明显很多半导体制造商、测试和测量公司、网络巨头、设备制造商、服务提供商等都在朝着这个目标努力。值得高兴的是,目前在这一领域已经取得了明显的进展。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。