2015年2月10日,在位于北京金融街的中國(guó)電信集團(tuán)大廈內(nèi),北京金山云網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司(簡(jiǎn)稱“金山云”)與中國(guó)電信集團(tuán)公司(簡(jiǎn)稱“中國(guó)電信”)共同舉辦戰(zhàn)略簽約儀式。這預(yù)示著國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的專業(yè)云服務(wù)企業(yè)與傳統(tǒng)電信巨頭,將優(yōu)勢(shì)整合共同深耕云計(jì)算市場(chǎng),打造共贏的云服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)系統(tǒng)。中國(guó)的云服務(wù)市場(chǎng)無論從寬度還是到深度,都將邁向新的臺(tái)階。中國(guó)電信集團(tuán)公司總經(jīng)理?xiàng)罱?、金山集團(tuán)董事長(zhǎng)雷軍、金山云CEO及金山軟件CEO張宏江博士等雙方高層出席簽約儀式并致辭。
云計(jì)算對(duì)于整個(gè)社會(huì)的影響,特別是對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)的沖擊,已經(jīng)促使更多的傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)行戰(zhàn)略調(diào)整。傳統(tǒng)行業(yè)跨界入云不僅僅是實(shí)體經(jīng)濟(jì)即將進(jìn)行再度進(jìn)化的征兆,更是企業(yè)發(fā)展的全新機(jī)遇和重新構(gòu)建的契機(jī),這后面潛在著無限商機(jī)。以中國(guó)電信為代表的中國(guó)傳統(tǒng)國(guó)資企業(yè),目前正積極向互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型。
中國(guó)電信作為國(guó)內(nèi)最大的綜合信息服務(wù)提供商,全球最大的固網(wǎng)、有線寬帶和CDMA運(yùn)營(yíng)商,一直堅(jiān)持開放合作,共同促進(jìn)云服務(wù)方面的布局和發(fā)展。通過此次合作,雙方都得到了在云服務(wù)領(lǐng)域的重量級(jí)戰(zhàn)略合作伙伴,并向外界傳遞出未來云市場(chǎng)的美好前景。這也是金山云“All-In云服務(wù)”戰(zhàn)略的最新重要舉措。
自2012年成立以來,金山云依托金山集團(tuán)26年的深厚技術(shù)積累,一直以業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的用戶體驗(yàn)和服務(wù)端技術(shù),為用戶和企業(yè)提供國(guó)內(nèi)領(lǐng)軍級(jí)云服務(wù)產(chǎn)品。目前,隨著傳統(tǒng)行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型的加速,云服務(wù)產(chǎn)業(yè)也迎來了快速增長(zhǎng)的歷史性機(jī)遇。
金山集團(tuán)董事長(zhǎng)雷軍非??春么舜魏献?,希望金山云借力與電信集團(tuán)這一國(guó)內(nèi)最大的綜合信息服務(wù)提供商,進(jìn)一步鞏固在國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的領(lǐng)先地位,雙雄比翼齊飛,發(fā)揮各自領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)雙贏目標(biāo)。
雷軍在會(huì)上重申:“未來3年內(nèi),對(duì)金山云的10億美元投資,并不是孤注一擲的豪賭,而是審時(shí)度勢(shì)后必然的押注。”無論是金山集團(tuán)還是中國(guó)電信對(duì)于金山云的未來都充滿了信心。通過此次合作,金山云將會(huì)用云技術(shù)為其客戶提供不同尋常的服務(wù)體驗(yàn),并通過大數(shù)據(jù)為客戶帶來更加完善的網(wǎng)絡(luò)解決方案,創(chuàng)造更多的價(jià)值。
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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(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。