我在亞馬遜AWS re:Invent 2014大會上發(fā)現(xiàn)十個之最:
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1、最大膽的結(jié)論是私有云走向衰落;
2、公有云有用戶在AWS上以130%速度增長成為常態(tài);
3、AWS上有上百萬企業(yè)用戶,成為最多企業(yè)用戶的平臺;
4、最早為云平臺發(fā)布了數(shù)據(jù)庫Aurora、且是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫使用成本的十分之一;
5、最快的數(shù)據(jù)遷移,只要點擊幾下就可以完成向Aurora遷移;
6、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用架構(gòu)最快速的更新,每分鐘95個部署,實時更新、并時實測試;
7、Aurora的發(fā)布造成最尷尬的AWS傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫合作伙伴;
8、最大規(guī)模1.35萬人參加的全球云計算大會;
9、最難以置信的勸阻,亞馬遜AWS勸用戶盡量少花錢;
10、讓我最餓的大會,一天只吃了一袋自帶的方便面。
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騰訊ARC實驗室推出AudioStory系統(tǒng),首次實現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯式推理生成、解耦橋接機(jī)制和漸進(jìn)式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時學(xué)習(xí)外觀和運動信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個線性層就能大幅提升運動質(zhì)量,在多項測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實驗室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評測基準(zhǔn),通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時顯著提升人性化交互水平,為AI價值觀對齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團(tuán)隊開發(fā)的GraphCast是一個革命性的AI天氣預(yù)測模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報,準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。