近日,中国移动2024年至2025年分布式存储(新建部分)集中采购项目正式公布中标名单。曙光存储在功能、性能、可靠性、功耗等多项“严苛”测试,凭借硬实力,成功中标性能型典配,中标金额超4200万!
此次中标,曙光存储分布式产品将主要应用于中国移动负载数据库业务与虚拟化资源池业务。
2020年以来,曙光存储已连续5年中标中国移动的分布式存储集采项目,并深度参与到中国移动最新布局的新型智算中心体系项目和中移动存力智能调度平台项目中。曙光存储也从设备供应商,升级为中国移动战略级伙伴,后续双方将在技术、生态、应用等多维度展开深度协作,支持通信产业的高质量发展。
如今,伴随AI大模型加快落地,人工智能技术与行业应用融合逐步深入,分布式存储在时代要求下正面临更高发展要求。为此,曙光存储对分布式存储产品进行全新升级,提供全平台性能优异、全路径AI亲和机制与全生态开放兼容的“智存”方案,打造AI时代的存储利器。
在推动先进存力发展之路上,曙光存储已深耕20余年,致力于打造“绿色、海量、高效、融合、安全”五大价值体系,为数据驱动的多个业务模式提供坚实后盾。未来,曙光存储将持续以“强者恒存”的产业精神,坚持自研创新,持续推动数据要素在产业实践中的高水平应用,赋能更多用户实现业务价值跃升!
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普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。