2018年2月22日-北京,近日,大数据和人工智能决策公司杉数科技完成新一轮融资,融资额约4000万元,由高达投资领投,联想创投、将门创投跟投。本轮融资将主要用于杉数科技的产品研发与推广、团队建设等。作为专注于核心技术的科技产业基金,此次投资也成为联想创投在科技产业投资领域的又一重要举措。
联想集团高级副总裁、联想创投管理合伙人贺志强先生表示:“智能互联网的本质是‘数据智能+产业融合’,智能互联网必须深度融合到产业,才能真正发挥作用。杉数科技依托世界领先的深层次数据优化算法和复杂决策模型的求解能力,为企业提供复杂商业决策问题的快速解决方案,成为数据智能与产业集合的典范。而作为专注核心技术和智能互联网及应用投资的科技产业基金,联想创投非常高兴能与杉数科技达成这样的战略共识,也期待未来双方在探索深度赋能产业、提升行业和社会效益方面开展更多的合作。”
成立于2016年7月的杉数科技,通过数据分析与优化算法,为企业提供智能决策服务。公司成立之初,团队主要以定制服务为主,为知名大客户提供针对性的优化解决方案,合作伙伴包括京东、顺丰、滴滴、永辉、万达、德邦等知名公司。2017年下半年,团队逐渐推出相对模块化、标准化的产品,包括智能库存管理系统“StockGo库存狗”和智能运输优化系统“PonyPlus小马驾驾”,分别帮助企业在库存周转与物流配送方面实现更高效率、更准确、更智能的决策。2017年,杉数科技牵头发布了国内首个运筹学算法平台LEAVES,是大陆第一个成规模的运筹学算法求解器,标志着我国在优化算法求解器方向上努力打破空白状态的求索。
联想创投作为联想集团旗下全球科技产业基金,旨在融汇联想全球资源,打造联想生态链企业,以投资手段为联想布局互联网及智能生态,构建联想内外创新成果之间的桥梁。联想创投专注于面向未来的核心技术和智能互联网投资,投资方向主要为:云计算+大数据、人工智能+机器人、AR/VR、+互联网、消费升级等。
联想创投依托联想优势,创投出优秀的企业,同时,以资金、人才和思想加速被投企业发展。秉承“人、事、势、时”的投资理念,联想创投已投出80多家优秀企业,包括旷视科技(Face++)、蔚来汽车、每日优鲜、寒武纪、途虎养车、摩拜单车、乐逗游戏、宁德时代、水滴科技、中科慧眼、耐德佳等;同时联想创投也通过“子公司孵化“的形式,引入外部风险投资,孵化出包括茄子快传、联想云、联想懂的通信、联想新视界等在内的优秀创新业务。
好文章,需要你的鼓励
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。
这项研究揭示了大型语言模型的惊人能力:只需两个特殊训练的向量,冻结的语言模型就能在一次计算中生成数百个准确词汇,而非传统的逐词生成。研究者发现,这种能力要求特定的输入排列方式,且生成速度比自回归方法快约279倍。这一发现不仅展示了语言模型未被充分探索的并行生成潜力,还为快速文本重建开辟了新方向。
腾讯混元团队提出的"ConciseR"是一种通过两阶段强化学习实现大模型简洁推理的新方法。研究遵循"先走后跑"原则,先确保模型具备准确推理能力,再优化输出简洁性。第一阶段通过改进的群体相对策略优化(GRPO++)提升推理能力,第二阶段通过长度感知的群体相对策略优化(L-GRPO)减少输出长度。实验结果显示,该方法在AIME、MATH-500等多个基准测试中既减少了输出长度(平均20%以上),又保持或提高了准确率,展现出高效率-高准确率的理想平衡。
这项由香港科技大学团队开展的研究首次全面评估了压缩对大语言模型Agent能力的影响。研究发现,虽然4位量化能较好地保留工作流生成和工具使用能力(仅下降1%-3%),但在实际应用中性能下降达10%-15%。团队提出的ACBench基准测试横跨工具使用、工作流生成、长文本理解和实际应用四大能力,评估了不同压缩方法对15种模型的影响。结果显示,AWQ量化效果最佳,蒸馏模型在Agent任务上表现不佳,大型模型对压缩更具韧性。研究还提出ERank等创新分析方法,为实际部署提供了切实指导。