電科華云一直以發(fā)展成為國內(nèi)卓越,世界一流的的云計算與大數(shù)據(jù)公司作為目標。在此次中國云計算大會上電科華云又為我們帶來了許許多多云端服務的新產(chǎn)品。
早在之前電科華云就已經(jīng)推出了天狼基礎(chǔ)設(shè)施管理云平臺、天鷹應用服務云平臺、天琴虛擬桌面系統(tǒng)等云系統(tǒng)產(chǎn)品。此次展覽會他們又帶來了基礎(chǔ)設(shè)施管理云平臺,應用服務平臺,智慧城市云解決方法,全球媒體云平臺解決方法等面向公眾的云端服務產(chǎn)品。電科華云旨在為社會提供最完善最貼心的最細致的服務。
而電科華云在面向政軍等特定市場也為其提供特殊的云服務,電科華云已經(jīng)具備了參與國內(nèi)外一流云平臺市場競爭能力與云技術(shù)服務交付能力。
電科華云還帶來了一款共享基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計的軟硬結(jié)合的一體化產(chǎn)品。這款服務器將計算效率,計算密度,儲存密度和擴展性提升到更高層次,為客戶節(jié)約整體擁有成本(TCO),同時為規(guī)模以上需求用戶,提供租賃的商業(yè)模式。
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新加坡國立大學研究團隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學題目作為訓練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學解題中,為AI訓練提供了新思路。
同濟大學團隊開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學習和數(shù)學優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學習訓練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時無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等頂尖機構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓練效率,已在多個任務上驗證有效性。