今日,第六屆中國(guó)云計(jì)算大會(huì)在國(guó)家會(huì)議中心拉開帷幕,本屆大會(huì)邀請(qǐng)了國(guó)內(nèi)外知名院士、專家學(xué)者、行業(yè)CIO等參加會(huì)議,將以更加國(guó)際化的視野,幫助與會(huì)者了解全球云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。
會(huì)上,大會(huì)名譽(yù)主席吳基傳(中國(guó)云計(jì)算技術(shù)與產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事長(zhǎng)/中國(guó)電子學(xué)會(huì)名譽(yù)理事長(zhǎng)/原郵電部、信息產(chǎn)業(yè)部部長(zhǎng))發(fā)表了演講,他表示云計(jì)算大會(huì)是交流的平臺(tái),也是成果展示合作的平臺(tái),希望各位代表以及與會(huì)人員多交流、多切磋。
這六年來(lái)在國(guó)內(nèi)科技界、產(chǎn)業(yè)界和用戶的共同努力下,中國(guó)云計(jì)算事業(yè)有了長(zhǎng)足的發(fā)展,吳基傳認(rèn)為,業(yè)界對(duì)云計(jì)算的認(rèn)識(shí)愈加精準(zhǔn)、到位,而且云計(jì)算的運(yùn)用規(guī)模與實(shí)踐深度也在不斷的擴(kuò)展,目前,云存儲(chǔ)服務(wù)用戶規(guī)模已經(jīng)超過4000萬(wàn),專用云也在從教育、醫(yī)療、制造行業(yè)向交通、政務(wù)、金融、社會(huì)管理等領(lǐng)域拓展。
他也對(duì)本次大會(huì)的主題“云計(jì)算大數(shù)據(jù)推動(dòng)智慧中國(guó)”講了四點(diǎn)認(rèn)識(shí):
一、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)是相輔相成的,大數(shù)據(jù)挖掘處理需要云計(jì)算作為平臺(tái),而大數(shù)據(jù)則涵蓋了價(jià)值和規(guī)律,這也使云計(jì)算能夠更好的與行業(yè)運(yùn)用結(jié)合發(fā)揮更大的作用。云計(jì)算將計(jì)算資源作為服務(wù)支撐著大數(shù)據(jù)的挖掘,而大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)是對(duì)時(shí)實(shí)交互海量數(shù)據(jù)的查詢和分析提供了有價(jià)值的信息。
二、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)結(jié)合將可能成為人類認(rèn)識(shí)事物新的工具,提高各方面的各項(xiàng)決策。云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的結(jié)合,就可以應(yīng)用高效、低成本的計(jì)算資源,來(lái)分析海量的數(shù)據(jù)相關(guān)性,快速認(rèn)識(shí)事物的共性。
三、而云計(jì)算的安全、大數(shù)據(jù)隱私的保護(hù),則是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算快速發(fā)展和應(yīng)用的重要前提。沒有網(wǎng)絡(luò)的安全就沒有數(shù)據(jù)的安全,沒有數(shù)據(jù)的安全就沒有信息安全,沒有信息安全也就沒有云儲(chǔ)物的安全,歸根結(jié)底就是沒有網(wǎng)絡(luò)的安全就沒有國(guó)家的安全。呼吁科技界和產(chǎn)業(yè)界重視云計(jì)算的安全問題,注意大數(shù)據(jù)挖掘中的隱私保護(hù)問題。而且從技術(shù)的層面進(jìn)行深度的研發(fā),嚴(yán)防打擊病毒和黑客的攻擊,確保信息應(yīng)用者的自主權(quán);同時(shí),也要加快立法進(jìn)度,依法保護(hù)信息安全,維護(hù)良好的信息服務(wù)的環(huán)境。
四、盡快完善和制定云計(jì)算服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn),包括各類云服務(wù)內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的接口標(biāo)準(zhǔn),使用云服務(wù)的準(zhǔn)入條件,以及提供云服務(wù)企業(yè)的資質(zhì)認(rèn)證和行業(yè)的自律,為此完善云計(jì)算相關(guān)的法律和制度,明確信息服務(wù)者和信息消費(fèi)者的權(quán)益和責(zé)任。并且建立和完善云計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)體系和云計(jì)算安全評(píng)估認(rèn)證體系,讓云服務(wù)提供者有章可循,讓云服務(wù)者使用放心。
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伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。