周围总是充斥着大数据和云计算这两个词,然而,实际上,很多人对于云计算和大数据的关系却总是容易混淆,所以总是将“云计算”和“大数据”放在一起讨论, 实则不然。
简单来说:云计算是硬件资源的虚拟化,而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切,但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然,如果解释更形象一点的话,云计算相当于我们的计算机和操作系统,将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。
可以说,大数据相当于海量数据的“数据库”,通观大数据领域的发展我们也可以看出,当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展,一句话就是,传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层:数据存储,数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来,然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合,这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况,未来的趋势是:云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力,借用Google一篇技术论文中的话:“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”,确实让人兴奋不能止。
好文章,需要你的鼓励
研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿,帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目,通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二,但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具,不应替代人类代理人,因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。
MWS AI联合ITMO大学提出CoSpaDi技术,通过稀疏字典学习实现大型语言模型高效压缩。该方法突破传统低秩分解限制,为不同知识类型提供定制化存储方案,在20%-50%压缩比例下显著优于现有方法。支持跨层字典共享和数据感知优化,兼容量化技术,为移动设备和边缘计算部署大模型提供实用解决方案。
麻省理工学院研究发现过度依赖AI会导致认知债务,削弱基本思维能力。研究表明交替进行无辅助思考和AI支持工作的模式能保持认知敏锐度。这种认知高强度间歇训练模仿体能训练中的HIIT模式,通过短时间高强度思考与恢复期交替进行,可以强化大脑神经回路,防止认知衰退,提升独立思考能力。
莫斯科大学团队开发的TUN3D系统实现了重大技术突破,首次让普通相机拍摄的照片就能准确识别房间结构和物体位置。该系统无需专业3D扫描设备或精确位置信息,仅用手机拍摄的多角度照片即可重建完整3D场景模型。在多个标准数据集测试中均达到最佳性能,为房地产、室内设计、电商等领域带来革命性应用前景。