美國隊長—云服務(wù)器:讓“可靠”成為常態(tài)
你也想要一個靠譜耐打顏值高的“美國隊長”?你的要求,讓騰訊云云服務(wù)器來滿足。騰訊云產(chǎn)品中的“美國隊長”當(dāng)屬以“可靠”著稱的云服務(wù)器,他在保證99.999%數(shù)據(jù)可靠性的同時,還有豐富配置類型虛擬機(jī)任你挑選,快速的業(yè)務(wù)部署與配置、規(guī)模的彈性擴(kuò)展能力更能讓你深切感受到他的速度和力量。
鋼鐵俠—云數(shù)據(jù)庫:全副武裝360度守護(hù)
鋼鐵俠托尼·史塔克一身的高科技裝備,讓他在危險面前,能夠安然無恙全身而退。沒他多金,但也可以享受同等奢華的防護(hù)。騰訊云云數(shù)據(jù)庫提供7×24小時的專業(yè)存儲服務(wù),加上每天免費的多點備份,讓數(shù)據(jù)安全地存儲在它的盔甲之下。
雷神—NoSQL高速存儲: 海量數(shù)據(jù)輕松處理
錘哥強(qiáng)大的閃電之力,能夠瞬間擊倒大批蜂擁而至的敵軍。而在面對同樣數(shù)目眾多的海量數(shù)據(jù)時,騰訊云NoSQL高速存儲的出色表現(xiàn)就如雷神一般。并且,憑借比MemCached更高的讀寫性能以及高達(dá)99.99%服務(wù)可用性,騰訊云NoSQL高速存儲還能施展出更大威力。
綠巨人—負(fù)載均衡:讓“卡殼”成為一種過去式
新應(yīng)用上線,大量用戶涌入,面對數(shù)量龐大的并發(fā)訪問,該如何應(yīng)對“卡殼”?騰訊云部隊中的“綠巨人”—負(fù)載均衡,此時正急不可待地準(zhǔn)備參戰(zhàn),其強(qiáng)大的抗打擊能力將負(fù)載分?jǐn)偟蕉嗯_服務(wù)器,讓惱人的“卡殼”不再囂張。
鷹眼—CDN:“極致速度”的代名詞
鷹眼敏捷的身手在觀眾眼里就是一場極速的視覺盛宴,云計算的世界里,也有一位與速度較勁的大師—騰訊云CDN?;诤A坑脩舻膶崟r反饋,騰訊云CDN實時掌握全網(wǎng)鏈路質(zhì)量,幫助用戶獲取最佳訪問路徑,創(chuàng)造極致的加速體驗。
黑寡婦—云監(jiān)控和云安全:準(zhǔn)確及時洞悉危險
知己知彼,百戰(zhàn)不殆,說的就是黑寡婦過人的情報能力?;ヂ?lián)網(wǎng)時代,有效的監(jiān)控和安全防御成為很多企業(yè)制勝的幫手。騰訊云推出的云監(jiān)控和云安全,不僅能進(jìn)行立體化的數(shù)據(jù)監(jiān)控和多維度的安全防護(hù),而且能提供智能化的分析,準(zhǔn)確及時地發(fā)現(xiàn)故障、實時報警。
騰訊云“信賴者聯(lián)盟”集合云服務(wù)器、云數(shù)據(jù)庫、NoSQL、CDN、云監(jiān)測、云安全等多位“超級產(chǎn)品”,強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合組合出擊,為游戲、視頻、移動應(yīng)用等各領(lǐng)域用戶提供值得信賴的云服務(wù),一路護(hù)航到底。
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新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)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(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(jī)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(xué)研究團(tuán)隊通過對比實驗發(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"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)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(qiáng)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(jī)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(xùn)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(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。