CNET科技資訊網(wǎng) 3月22日 北京消息: 3月21日,又拍云正式確認(rèn)完成B輪融資,金額達(dá)數(shù)億人民幣,由一家產(chǎn)業(yè)資本領(lǐng)投。本輪融資,又拍云將專注于打造場(chǎng)景化CDN服務(wù),加大網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施投入,團(tuán)隊(duì)建設(shè)以及品牌打造。圍繞著互聯(lián)網(wǎng)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的各種應(yīng)用場(chǎng)景,又拍云持續(xù)打造場(chǎng)景化CDN,通過(guò)集CDN加速、存儲(chǔ)、處理、安全的一體化解決方案,面向細(xì)分行業(yè)提供穩(wěn)定、快速、高性價(jià)比的產(chǎn)品和服務(wù)。一個(gè)帳號(hào),一次接入,踐行又拍云“讓創(chuàng)業(yè)更簡(jiǎn)單更快”的初心!
作為中國(guó)最早的專業(yè)云計(jì)算服務(wù)商,又拍云高性能、高可用性、高穩(wěn)定性的加速表現(xiàn),得益于在全球范圍內(nèi)自建的存儲(chǔ)、加速節(jié)點(diǎn)。通過(guò)幾年的基礎(chǔ)設(shè)施部署,又拍云現(xiàn)擁有完全云化的6大數(shù)據(jù)中心,150多個(gè)自建CDN節(jié)點(diǎn),3000多臺(tái)服務(wù)器,1.5TB保有帶寬資源,支撐日均500億次請(qǐng)求。目前已幫助蘑菇街、唱吧、美團(tuán)、樂(lè)視網(wǎng)、浙江衛(wèi)視、芒果TV、蜻蜓FM、美拍、心動(dòng)游戲、58同城、什么值得買、同程旅游等超過(guò)15萬(wàn)不同應(yīng)用類型的客戶實(shí)現(xiàn)完美加速。
隨著新一輪融資到位,又拍云將更專注于打造場(chǎng)景化CDN服務(wù),圍繞著客戶提出的需求,提煉優(yōu)化,進(jìn)一步增設(shè)新節(jié)點(diǎn),擴(kuò)展海外節(jié)點(diǎn),不斷提升邊緣加速節(jié)點(diǎn)帶寬,為用戶帶來(lái)更穩(wěn)定、更迅捷的加速服務(wù),打造電商,互動(dòng)娛樂(lè),在線教育,點(diǎn)播云及直播云等通用型解決方案,滿足不同使用場(chǎng)景的客戶需求。
“又拍云的場(chǎng)景化CDN服務(wù),不僅包含了傳統(tǒng)意義上的CDN服務(wù),更是以CDN產(chǎn)品服務(wù)為核心,完美融合了云存儲(chǔ)、云安全以及文件云端處理服務(wù)。貫穿了開(kāi)發(fā)加速,上傳加速,用戶訪問(wèn)加速整個(gè)業(yè)務(wù)過(guò)程,大大縮短了客戶從想法落地為產(chǎn)品再到產(chǎn)品發(fā)布的時(shí)間,提升了用戶的體驗(yàn)“,又拍云創(chuàng)始人之一,COO 沈志華說(shuō)。
“唱吧”是一款時(shí)尚的社交K歌手機(jī)應(yīng)用,加速流程包括用戶錄歌、上傳、下載試聽(tīng),其社交屬性需要將上傳的錄音“即時(shí)”分享給其他用戶。使用第三方節(jié)點(diǎn)的服務(wù)商需等待內(nèi)容推送到合作CDN節(jié)點(diǎn)之后方能提供試聽(tīng),而自建CDN可以很好地做到這一點(diǎn),當(dāng)其他用戶到又拍節(jié)點(diǎn)下載試聽(tīng)新內(nèi)容時(shí),就近節(jié)點(diǎn)會(huì)立刻回源找到最新的內(nèi)容,用戶無(wú)需等待即可實(shí)時(shí)K歌互動(dòng)。唱吧之所以選用又拍云,正是因?yàn)橛峙脑圃谏蟼鳌⑾螺d的速度表現(xiàn),均為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先。
唱吧資深技術(shù)總監(jiān)黃全能表示:“又拍云的就近上傳功能,的的確確大大改善了用戶上傳速度和成功率,是我們選擇又拍云的關(guān)鍵。上傳的壓縮和回調(diào)都相當(dāng)靈活,有效減少了集成的復(fù)雜性。”
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的深入發(fā)展,競(jìng)爭(zhēng)壓力越來(lái)越大,客戶的需求也是越來(lái)越多樣化。為了更好地適應(yīng)客戶需求,又拍云適時(shí)加大了場(chǎng)景化CDN的推進(jìn)力度,投入大量資金和精力自建CDN節(jié)點(diǎn),一方面對(duì)分發(fā)業(yè)務(wù)具備更強(qiáng)的掌控力和敏捷性,能夠在出現(xiàn)問(wèn)題的第一時(shí)間精準(zhǔn)定位,為客戶提供更好地體驗(yàn);另一方面實(shí)現(xiàn)CDN業(yè)務(wù)的定制化,滿足不同使用場(chǎng)景下的客戶需求。
電商行業(yè)是最具代表性,也是互聯(lián)網(wǎng)化最成熟的領(lǐng)域。電商網(wǎng)站頁(yè)面通常由若干圖片構(gòu)成,打開(kāi)一個(gè)網(wǎng)站,最重要的是下載和打開(kāi)這些圖片資源。打開(kāi)的速度慢,會(huì)在很大程度上影響客戶使用體驗(yàn)和成單率。又拍云遍布全國(guó)CDN節(jié)點(diǎn),可以將用戶的數(shù)據(jù)全部緩存到離終端用戶最近的節(jié)點(diǎn)提供下載,頁(yè)面加載速度更快。同時(shí),這些圖片根據(jù)不同的使用場(chǎng)景,需要匹配不同尺寸的圖片,又拍云的云處理功能可以在線生成自定義尺寸的縮略圖,省去了圖片處理的人力和時(shí)間消耗,一站式的整合了存儲(chǔ)、處理、CDN加速需求,帶來(lái)更順暢的訪問(wèn)體驗(yàn)。
對(duì)于電商網(wǎng)站來(lái)說(shuō),很多獨(dú)家圖片并不希望被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手盜用,又拍云的防盜鏈功能可以很好的幫助電商產(chǎn)品進(jìn)行原圖防盜鏈保護(hù),同時(shí)避免消耗自身流量,減少成本浪費(fèi)。
隨著網(wǎng)站的內(nèi)容類型不斷增加和豐富,流媒體、Flash、視頻等業(yè)務(wù)成了主流應(yīng)用對(duì)象。對(duì)于音視頻領(lǐng)域的客戶而言,一方面視頻應(yīng)用加載的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)高于普通網(wǎng)頁(yè)或圖片,另一方面內(nèi)容源端遍布全國(guó),加之要保障視頻加載的連續(xù)性。上傳不暢、訪問(wèn)延時(shí)或頻繁卡頓,勢(shì)必會(huì)嚴(yán)重影響視頻服務(wù)的用戶體驗(yàn)。
又拍云將視頻服務(wù)內(nèi)容緩存到各個(gè)節(jié)點(diǎn)資源,用戶端就近快速獲取內(nèi)容。面對(duì)視頻格式繁多,終端播放設(shè)備的屏幕尺寸不一的情況,又拍云的云處理服務(wù)器集群,可以讓終端用戶生成的文件數(shù)據(jù),在云端智能完成各個(gè)格式的轉(zhuǎn)換和生成,大大減輕企業(yè)本身的資源壓力,同時(shí)自適應(yīng)播放設(shè)備,帶給用戶最佳的播放體驗(yàn)。
隨著場(chǎng)景化CDN提供加速的內(nèi)容類型不斷豐富,又拍云提供的服務(wù)也已從單純的內(nèi)容加速拓展到應(yīng)用和服務(wù)的加速。無(wú)論客戶業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型還是新業(yè)務(wù)擴(kuò)展,又拍云鼎力支持多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景。由此,場(chǎng)景化CDN模式勢(shì)必對(duì)傳統(tǒng)CDN市場(chǎng)造成了沖擊,也引發(fā)了整個(gè)CDN行業(yè)向場(chǎng)景化CDN的領(lǐng)域轉(zhuǎn)變。
又拍云創(chuàng)始人老劉(劉平陽(yáng))表示:“我們創(chuàng)辦又拍云的初衷就是希望幫助創(chuàng)業(yè)者解決基礎(chǔ)設(shè)施的問(wèn)題,這些問(wèn)題每個(gè)創(chuàng)業(yè)者都不可避免,但可以交給專業(yè)人士去解決的問(wèn)題,通過(guò)提供場(chǎng)景化服務(wù)從而讓客戶能夠?qū)W⒂诤诵臉I(yè)務(wù)邏輯打造,加快產(chǎn)品上線及業(yè)務(wù)成功的速度。簡(jiǎn)單地說(shuō),就是幫助創(chuàng)業(yè)者節(jié)省時(shí)間,節(jié)省精力,節(jié)省成本”。
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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。