自2009年到現(xiàn)在,云計(jì)算服務(wù)從最初的試探、試用到如今的廣泛接受、規(guī)?;逃?。這期間伴隨著用戶對云計(jì)算認(rèn)知的大幅提升,同時(shí)國內(nèi)云計(jì)算市場從成長期走向成熟期,面對前所未有的蓬勃發(fā)展。 2013年僅公有云服務(wù)市場規(guī)模就達(dá)到了47.6億元人民幣,云計(jì)算服務(wù)市場百花齊放,既有互聯(lián)網(wǎng)巨頭,也有新型創(chuàng)業(yè)公司,同時(shí)還有IDC服務(wù)提供商、軟件廠商等。云計(jì)算市場為整個(gè)IT及互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)帶來了巨大的顛覆和變革。
作為中國領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容傳輸整體解決方案提供商,藍(lán)汛ChinaCache云計(jì)算服務(wù)從最初的提供源站服務(wù),逐步完善產(chǎn)品并向企業(yè)級市場拓展,為其提供高品質(zhì)的云服務(wù)。藍(lán)汛ChinaCache早在2009年即開始籌劃云服務(wù),2010年成為國內(nèi)首批云服務(wù)提供商,其云主機(jī)和塊存儲(chǔ)服務(wù)更是榮獲國內(nèi)首批可信云服務(wù)認(rèn)證。藍(lán)汛ChinaCache憑借豐富的CDN節(jié)點(diǎn)資源和網(wǎng)絡(luò)部署優(yōu)勢,為廣大企業(yè)級客戶提供一站式IaaS服務(wù),全面覆蓋廣電、金融、教育、能源、醫(yī)療、政府、網(wǎng)絡(luò)游戲、網(wǎng)絡(luò)媒體、傳統(tǒng)制造業(yè)等行業(yè)。為持續(xù)領(lǐng)先行業(yè)發(fā)展,滿足市場越來越多樣化的需求,藍(lán)汛云一方面不斷完善現(xiàn)有產(chǎn)品功能,在現(xiàn)有產(chǎn)品基礎(chǔ)上陸續(xù)推出云主機(jī)、云存儲(chǔ)、云監(jiān)控、云備份、云安全等產(chǎn)品,另一方面結(jié)合全方位的服務(wù)能力,推出全面高效的行業(yè)解決方案,滿足不斷變化的市場需求。
在朝氣蓬勃的云計(jì)算市場,云服務(wù)提供商只有更好的挖掘和把握客戶的需求,提供滿足甚至超越市場需求的產(chǎn)品和服務(wù),提供更好的用戶體驗(yàn),才能獲得市場的認(rèn)可。未來,隨著云計(jì)算的不斷落地和成熟,市場規(guī)模將會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大,結(jié)合公有云和私有云優(yōu)勢及特點(diǎn)的混合云將成為云計(jì)算市場新的增長點(diǎn)。藍(lán)汛云將借助自身研發(fā)優(yōu)勢和市場需求,努力把握行業(yè)客戶需求,致力于為客戶提供更完善的產(chǎn)品和更優(yōu)質(zhì)的云服務(wù)。
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新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)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(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)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(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)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(jī)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(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)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(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對比實(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。