2014年1月,由云計(jì)算發(fā)展與政策論壇成立的“可信云服務(wù)工作組”組織實(shí)施的“可信云服務(wù)認(rèn)證”首批公開結(jié)果顯示,中國(guó)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)整體解決方案提供商藍(lán)汛國(guó)際控股有限公司(納斯達(dá)克:CCIH,下文簡(jiǎn)稱“藍(lán)汛ChinaCache”)提供的云主機(jī)和EBS云存儲(chǔ)服務(wù)成功通過審核,加入到第一批可信云服務(wù)商的行列。藍(lán)汛ChinaCache、中國(guó)電信、中國(guó)移動(dòng)、阿里巴巴、騰訊、京東商城等在內(nèi)的十家企業(yè)的二十項(xiàng)云服務(wù)參與并通過了首輪可信云服務(wù)的認(rèn)證。
從2013年10月起,可信云服務(wù)認(rèn)證啟動(dòng),這標(biāo)志著我國(guó)首個(gè)云服務(wù)商認(rèn)證體系建立。云服務(wù)認(rèn)證是在工信部通信發(fā)展司的指導(dǎo)下,由云計(jì)算發(fā)展與政策論壇成立的“可信云服務(wù)工作組”組織開展。
藍(lán)汛ChinaCache云服務(wù)認(rèn)證內(nèi)容涵蓋了藍(lán)汛ChinaCache云主機(jī)和EBS服務(wù),藍(lán)汛ChinaCache指出,這兩項(xiàng)業(yè)務(wù)符合了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的持久性、可遷移性、私密性、可用性、資源調(diào)配能力、故障恢復(fù)能力等13項(xiàng)測(cè)評(píng)指標(biāo)。值得一提的是,對(duì)于云服務(wù)的“可用性”指標(biāo),藍(lán)汛ChinaCache承諾提供99.9%的“可用性水平“,這一嚴(yán)苛的標(biāo)準(zhǔn)將保證藍(lán)汛ChinaCache為用戶帶去更為穩(wěn)定與便捷的云服務(wù)。
據(jù)工信部電信研究院統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,2013年全球廣義云服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1317億美元,年增長(zhǎng)率為18%,預(yù)計(jì)2017年將達(dá)到2442億美元。云服務(wù)的飛速發(fā)展要求政府以及業(yè)內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)必須要建立一個(gè)可信、可靠的標(biāo)準(zhǔn),規(guī)范行業(yè)發(fā)展,增強(qiáng)市場(chǎng)信心。
隨著云服務(wù)商能力的不斷提升,云服務(wù)的安全性和穩(wěn)定性將越來越高,更多的客戶將享受到藍(lán)汛ChinaCache以及其他業(yè)內(nèi)主流廠商所帶來的卓越云服務(wù)體驗(yàn)。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。