近年来全球疫情、贸易保护主义等外部压力日益严峻,全球经济整体下行压力巨大,抓住数字经济发展机遇已经成为我国稳定经济增长和复苏的关键手段,而大数据技术正是推动数字经济发展的核心技术之一。
为了帮助企业更好地迎接大数据的各种挑战,华为以GaussDB(DWS)数据仓库、MRS大数据等为核心,推出采存算管用数据全生命周期管理解决方案。其中,GaussDB(DWS)是业界唯一同时支持OLAP数据分析、时序流引擎的企业级数仓,具备极速性能、高可靠、高扩展特性,为金融、政府、运营商、大企业、互联网等行业提供强大的商业决策支持。
2021年1月,华为携手中国工商银行,成功实施GaussDB(DWS)数据仓库新一轮扩容,扩容后单集群规模达到480台物理服务器,算力提升至50000+Cores,装机容量达10PB,算力和容量均再次刷新业内纪录。在480台规模下,集群进行全并行数据查询交换时,集群内可达数十亿的并行连接,已远超TCP物理连接端口号和socket文件句柄上限。GaussDB(DWS)通过自研Multi-Streams多流通信技术,该技术基于逻辑连接机制,将连接数提升5个数量级,突破物理连接天花板。同时避免了TCP连接的三次握手的机制,单数据节点建连性能达到100万次/s,较物理连接提升20倍。并且,该技术基于全异步无阻塞代理通信架构,支持跨逻辑连接的数据合并,将网络吞吐能力提升3倍,有效支撑大规模集群下的高效稳定运行。
本次华为和工行通力协作,全面验证了华为GaussDB(DWS)过硬的产品力和专业服务水平,为持续提升工行数字金融服务能力打下坚实基础,也为国内金融同业构建新一代数据仓库系统树立了参考标杆。
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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。