由上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)指導(dǎo)、博聞中國主辦的第六屆全球云計(jì)算大會(huì)暨國際網(wǎng)絡(luò)通信展覽會(huì)·中國上海站即將于5月9-11日在上海國際會(huì)議中心召開。
今年,大會(huì)聯(lián)動(dòng)國內(nèi)外優(yōu)質(zhì)資源,獲得多家機(jī)構(gòu)支持,由上海市云計(jì)算產(chǎn)業(yè)促進(jìn)中心作為首席協(xié)辦單位、中國云體系產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟作為戰(zhàn)略合作單位,并有上海首席信息官聯(lián)盟、上海市信息安全行業(yè)協(xié)會(huì)、稀鎖(CSO)俱樂部、杭州市云計(jì)算與大數(shù)據(jù)協(xié)會(huì)、CSA云安全聯(lián)盟、美國DevOps Institute、美國DevOps.com及海納百創(chuàng)作為支持單位。
豐富技術(shù)議題,網(wǎng)羅前沿科技
第六屆全球云計(jì)算大會(huì)暨國際網(wǎng)絡(luò)通信展覽會(huì)·中國上海站期間將有八場(chǎng)技術(shù)專題論壇及2018年新增的公益技術(shù)培訓(xùn),滿足IT從業(yè)人員、企業(yè)信息化負(fù)責(zé)人的實(shí)際技術(shù)需求,包括BSI 英國標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)研討會(huì)、運(yùn)維專場(chǎng)技術(shù)培訓(xùn)、云上安全與理論實(shí)訓(xùn)、科技前沿--全球數(shù)字創(chuàng)新高峰論壇、"領(lǐng)袖聯(lián)動(dòng),合作共贏" - 企業(yè)CIO閉門研討會(huì)、信息安全論壇、DevOps專場(chǎng)論壇以及"人工智能,大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘"分論壇。
第六屆全球云計(jì)算大會(huì)倒計(jì)時(shí)
同時(shí),演講嘉賓也由國內(nèi)外知名第三方機(jī)構(gòu)、技術(shù)企業(yè)及終端應(yīng)用企業(yè)代表構(gòu)成,他們分別來自云安全聯(lián)盟、DevOps Institute、德勤、AWS、埃森哲、七牛、Ucloud、360企業(yè)安全、阿斯利康、來伊份、久友資本、東方明珠新媒體股份有限公司、eBay中國研發(fā)中心、小i機(jī)器人、JFrog、同程藝龍、云知聲、眾享比特、海豚信用、依圖等。演講嘉賓將分別就云計(jì)算、人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、信息安全等熱門話題分享前沿創(chuàng)新技術(shù)、優(yōu)秀應(yīng)用案例,為技術(shù)廠商剖析技術(shù)服務(wù)的難點(diǎn)、改進(jìn)方向,也為終端用戶提供信息化實(shí)踐過程中的務(wù)實(shí)解決方案。
大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)議題如云環(huán)境下信息安全與隱私保護(hù)國際標(biāo)準(zhǔn)研究與實(shí)踐、企業(yè)專有云和雙態(tài)運(yùn)維、云計(jì)算推動(dòng)的人工智能革命、X+區(qū)塊鏈,2018新業(yè)態(tài)、如何在10日內(nèi)完成應(yīng)用業(yè)務(wù)的云遷移、云場(chǎng)景安全運(yùn)營實(shí)踐、醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代的"云"安全思考、藥企在云端安全設(shè)計(jì)上的思考與實(shí)踐、如何使用云平臺(tái)降低AI技術(shù)門檻、基于Kubernetes與微服務(wù)架構(gòu)的端到端流水線驅(qū)動(dòng)DevOps落地、實(shí)現(xiàn)軍工與電信企業(yè)DevOps落地的最佳實(shí)踐、人工智能的產(chǎn)業(yè)落地及投資風(fēng)口、基于私有云測(cè)試執(zhí)行平臺(tái)在大型電商全球化測(cè)試中的落地等。
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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(duì)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(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。