二手市场iPhone11夺冠，5G手机交易量猛增

该公司在 2020 年 11 月初通过并购肯辛顿资本(Kensington Capital)，以 SPAC (特殊目的收购公司)方式进行上市（股票代码为 QS）。

　　上市首日即受到市场追捧，首日涨幅超过 36%，12 月初，在公司展示了其电池突破技术之后，股加速飙涨，到 12 月底，短短一个多月时间，该股市值已涨到超过「477 亿美元」，较合并初始估值 33 亿美元涨幅超过「13 倍」，超过了福特等汽车制造商，以及松下和三星等电池巨头。

　　这家在成立之初就吸引了大众和比尔·盖茨的投资，虽然现在已经上市，但未来「6 年内」都不会有显著收益的电池公司为什么能受到如此追捧？

　　QuantumScape 固态锂金属电池

　　QuantumScape 是一家上市公司，更是一家研究机构。它的研究成果「固态锂金属电池」或能突破现有电动汽车锂电子离子电池的局限，实现更高的能量密度，15 分钟 80% 快充，并且更安全。
 

腾讯 AI Lab 还提出了一种新的深度多模融合框架：信道交换网络(CEN) [12]。该框架通过在训练中自我引导地、动态地交换特定通道的特征，从而可在保持足够的模态内自身特征学习的同时，促进模态间的特征交互。

　　机器学习

　　机器学习是 AI 的核心过程和标志性能力，近些年的 AI 发展热潮正是源自深度学习这种机器学习技术的突破。近段时间，机器学习领域的研究重心除了继续优化深度学习方法和拓展其应用范围外，也在积极探索其与其它学习范式的组合，并由此诞生了深度强化学习和生成对抗网络的成功技术，此外，擅长梳理网络关系的深度图学习也已成为领域的一大热门研究方向。

　　2020 年，腾讯 AI Lab 在多个机器学习方向上都得到了重要的研究成果，也为机器学习模型的可解释性、鲁棒性等理论分析做出了贡献。这些研究成果可见于 NeurIPS 2020 等 AI 领域顶级会议和 Nature Communications 等顶级期刊。

　　在这其中，深度强化学习是腾讯 AI Lab 的一大核心研究方向。立足于围棋和《王者荣耀》等视频游戏等场景，腾讯 AI Lab 在深度强化学习方面的探索已达世界前列水平。基于此技术开发的围棋 AI 「绝艺」已在中国国家围棋队训练中得到了实际应用，《王者荣耀》AI 「绝悟」也已进化为「完全体」并通过首次大规模 MOBA AI 智能体性能测试接受了广大玩家的检验。完全体绝悟的成功基于腾讯 AI Lab 对新提出的方法与成熟方法的有效组合，其中包括课程自博弈学习、多头价值估计、策略注入、蒙特卡洛树搜索和离策略等。

　　腾讯 AI Lab 在深度图学习方面也成绩斐然，其中包括前文已提到的完全基于自监督训练的图神经网络框架 GROVER。通过在原子、化学键、分子级别的自监督任务设计，GROVER 可以从海量的无标签分子中学习到大量结构/语义信息。与此同时，为了可以编码分子中海量的复杂信息，GROVER 还整合了消息传播网络和 Transformer，得到一个有更强表达能力的图神经网络模型 GTransformer。这对药物研发方面具有广阔的应用潜力。腾讯 AI Lab 还提出了一种基于狄利克雷分布的图变分自编码器框架[13]并证明了该框架与经典平衡图分割方法的等价性。另外腾讯 AI Lab 还通过分子逆合成分析探索了深度图学习在化学领域的应用[14]。此外，在 2020 年的 ACM SIGKDD 会议上，腾讯 AI Lab、清华大学、香港中文大学等机构联合组织，通过一场为期一天的课程系统性地讲解了图神经网络，详见。

　　腾讯 AI Lab 还有一项将深度强化学习与图学习组合起来的研究成果，这是一种针对文字游戏提出的基于分层堆叠注意力机制的深度强化学习算法[15]。这项研究使用了知识图进行显式推理以进行决策，从而通过可解释的推理程序生成并支持智能体的决策。加上一种新提出的分层堆叠注意力机制，可通过利用知识图的结构来构造推理过程的显式表示。

（编辑：平顶山站长网）

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