繼“互聯(lián)網(wǎng)+”在今年兩會(huì)報(bào)告中悄然走紅之后,流量資費(fèi)問(wèn)題又掀起新一輪輿論風(fēng)潮,國(guó)務(wù)院總理李克強(qiáng)在今年4月份的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)座談會(huì)上明確敦促要降低手機(jī)流量費(fèi),提高網(wǎng)速,工信部隨即公開(kāi)表示,將推動(dòng)企業(yè)加大網(wǎng)絡(luò)投資,并布置相關(guān)企業(yè)落地實(shí)施。據(jù)工信部發(fā)布的最新數(shù)據(jù)顯示,截至3月底,我國(guó)4G總用戶(hù)數(shù)達(dá)到1.62億,8M及以上寬帶用戶(hù)占比達(dá)46.4%。當(dāng)前這種流量的“指數(shù)式”增長(zhǎng),對(duì)通信基礎(chǔ)設(shè)施不斷提出挑戰(zhàn),需要進(jìn)一步加大信息化建設(shè)力度。
近幾年來(lái),在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)浪潮的沖擊下,運(yùn)營(yíng)商企業(yè)面臨來(lái)自OTT廠商和虛擬運(yùn)營(yíng)商的雙重競(jìng)爭(zhēng),過(guò)去單純依靠手機(jī)、寬帶和傳統(tǒng)流量業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)模式已不能滿(mǎn)足快速變化的客戶(hù)需求,運(yùn)營(yíng)商企業(yè)在客戶(hù)資源優(yōu)勢(shì)逐漸流失的同時(shí),功能管道化的趨勢(shì)也日益嚴(yán)重,這迫使運(yùn)營(yíng)商在業(yè)務(wù)創(chuàng)新上尋求突破,后向經(jīng)營(yíng)、融合通信、按需定制等全新的業(yè)務(wù)模式為其打開(kāi)新路,運(yùn)營(yíng)商迫切希望打造一個(gè)融合、開(kāi)放、統(tǒng)一的集約化平臺(tái),但這些新的發(fā)展戰(zhàn)略對(duì)運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和基礎(chǔ)架構(gòu)提出了新的挑戰(zhàn)。
目前運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)“分段而治”,信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重,基礎(chǔ)架構(gòu)靈活性差,組網(wǎng)成本高,管理復(fù)雜,運(yùn)維量大,新業(yè)務(wù)上線(xiàn)慢,于是,運(yùn)營(yíng)商開(kāi)始擁抱SDN和NFV等趨勢(shì),功能軟件化、網(wǎng)絡(luò)虛擬化成為新技術(shù)時(shí)代的弄潮兒。基于此,聯(lián)想通過(guò)對(duì)運(yùn)營(yíng)商企業(yè)的深入洞察及與ISV的深度捆綁,為運(yùn)營(yíng)商企業(yè)提供了包括底層架構(gòu)、前端操作和后端運(yùn)營(yíng)在內(nèi)的最為全面和專(zhuān)業(yè)的云計(jì)算解決方案,幫助運(yùn)營(yíng)商企業(yè)攻克基礎(chǔ)架構(gòu)的技術(shù)難關(guān),完成創(chuàng)新轉(zhuǎn)型。
聯(lián)想SAP HANA方案,通過(guò)部署以System x3850 X6為核心的SAP HANA系統(tǒng),打破了運(yùn)營(yíng)商所面臨的信息孤島難題,運(yùn)營(yíng)商可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)百家下屬分支機(jī)構(gòu)進(jìn)行信息集中管控,在統(tǒng)一的平臺(tái)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析。聯(lián)想CMP云管理平臺(tái)解決方案,針對(duì)運(yùn)營(yíng)商企業(yè)所面臨的混合云環(huán)境和異構(gòu)系統(tǒng),通過(guò)構(gòu)建全面的云平臺(tái),為運(yùn)營(yíng)商提供從物理設(shè)施到平臺(tái)監(jiān)控和自動(dòng)化運(yùn)維的一站式服務(wù),可大大提升IT運(yùn)維效率,節(jié)省投資成本。而通過(guò)聯(lián)想LeoStor云存儲(chǔ)解決方案,運(yùn)營(yíng)商可根據(jù)自身的業(yè)務(wù)需求,進(jìn)行存儲(chǔ)資源的橫向擴(kuò)展,依靠存儲(chǔ)容量均衡技術(shù),可自動(dòng)將數(shù)據(jù)均勻分配,無(wú)需人工干預(yù),即可增加系統(tǒng)輸出帶寬,在保證數(shù)據(jù)穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上,可極大提升業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的處理速度。聯(lián)想LVCC桌面虛擬化解決方案,可實(shí)現(xiàn)企業(yè)對(duì)上百臺(tái)甚至數(shù)千臺(tái)PC終端的統(tǒng)一管理、統(tǒng)一存儲(chǔ)和統(tǒng)一計(jì)算,同時(shí)可以輕松部署包括服務(wù)器、虛擬機(jī)、交換機(jī)在內(nèi)的各項(xiàng)設(shè)備,為用戶(hù)云終端提供Windows虛擬桌面、業(yè)務(wù)應(yīng)用等云計(jì)算服務(wù)。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)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(wú)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(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)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(wèn)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(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)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(wú)法有效利用視覺(jué)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(guò)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。