(一)小明作为一家传统的制造企业的IT管理者,在过去为企业IT建设立下了汗马功劳。
从核心ERP系统到生产管理系统,到结算、报表系统,BI/BA系统等。逐步构建了一套数据中心系统。
(二)但是互联网春风吹来,海量数据产生。基于多云环境构建的IT环境成为趋势,同时基于海量的数据为基础,AI应用正在成为企业提升竞争力的有效手段。公司董事会也逐步把多云环境的IT架构和AI应用发展作为重中之重
(三)但是多云环境的数据如何统一管理、自由流动?面对多云趋势,多年的IT基础架构如何管理,是扔掉重建?还是有效利旧?成本如何考虑?
(四)同时作为在AI环境中的算法、算力的第三大支柱——数据,如何确保数据 ready for AI,建立自动化的数据管道,高性能支持AI应用(无 IA不 AI)?成为小明考虑的问题
(五)小明悟道了:数字化已经进入新的篇章,从关键业务上云,到企业级生产型AI,企业需要重新思考IT,思考全新的数据存储应用,面向未来的现代架构最为重要。
想知道小明看到的那片曙光是什么?
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IBM重构了现代化基础架构,基于全新的全闪存阵列+存储软件spectrum,打造的智能+数据存储架构。助力企业构建多云敏捷、安全无虞的现代架构,赋能企业构建未来的多云与AI之旅的能力。
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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。