业务正在迅速从传统的服务器直接管理,软件许可和基础设施往云计算迁移,Gartner预计,到2020年云服务花费将从1140亿美元增长到2160亿美元。在未来五年内,累计转化向云计算转移1万亿美元,否则就会被花在传统基础设施。
尽管云计算支出增加,传统的IT支出仍是最大的IT预算总额的比例。例如,IT支出总额在2020年预计将达到4.9万亿美元。IT预算总额预计将在未来五年内每年仅略有增加2%。
埃德·安德森,Gartner的研究副总裁表示,“云优先策略是在快节奏的世界保持相关性的基础。云服务的市场已经发展到这样一个程度,它现在是占总开支的一个显著比例,打造出新一代的初创企业和“出生在云”提供商。云转变不只是云。随着企业寻求新的IT架构和经营理念,他们成为在数字业务的新机会,包括下一代IT解决方案,如物联网的准备。此外,组织拥抱动态的,基于云的运营模式为自己的成本优化和提高竞争力更好的位置。”
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这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。