云服務(wù)器更將低至3折。
億基金”政策,騰訊在云平臺(tái)的投入力度和對(duì)創(chuàng)業(yè)者的扶植決心彰顯無遺,而一個(gè)以云端為基礎(chǔ)的騰訊移動(dòng)創(chuàng)業(yè)夢(mèng)工廠也呼之欲出。
大調(diào)價(jià)背后是大生態(tài)的心
宣布了自己的降價(jià)計(jì)劃,儲(chǔ)存服務(wù)價(jià)格平均下降51%,大數(shù)據(jù)服務(wù)也降價(jià)27%到61%不等。
以筑夢(mèng)億基金發(fā)動(dòng)億元扶持計(jì)劃、創(chuàng)投合作計(jì)劃和孵化成長(zhǎng)計(jì)劃為創(chuàng)業(yè)者提供了一體化的成長(zhǎng)路線。
為創(chuàng)業(yè)者提供創(chuàng)新工場(chǎng)。孵化成長(zhǎng)計(jì)劃則是針對(duì)創(chuàng)業(yè)的人群進(jìn)行能力共享,讓創(chuàng)業(yè)者近距離接受互聯(lián)網(wǎng)思維,以及騰訊人才觀的培養(yǎng)。
毫無疑問,騰訊云此次的慷慨讓利和億元真金的實(shí)質(zhì)投入,無疑是為廣大創(chuàng)業(yè)開發(fā)者投下了一顆重磅誘惑彈,此次大動(dòng)作即將在互聯(lián)網(wǎng)云端開啟市場(chǎng)新競(jìng)爭(zhēng),云端創(chuàng)業(yè)的新格局也可能由此演變?!?/span>
社交優(yōu)勢(shì)獨(dú)樹一幟
目前來看,騰訊云在云端的競(jìng)爭(zhēng)格局中,騰訊獨(dú)有的海量用戶沉淀的社交資源,使其在社交傳播、社交廣告、社交數(shù)據(jù)的挖掘上都具有無可比擬的優(yōu)勢(shì)。在未來,云計(jì)算與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合將變成競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn),而騰訊作為最早手握移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)船票的企業(yè),更有可能快速占領(lǐng)云端市場(chǎng),改寫云端的寡頭生態(tài)格局。
騰訊云總經(jīng)理陳磊稱,騰訊云的主要目標(biāo)在于為開發(fā)者服務(wù)。幫助開發(fā)者在運(yùn)營(yíng)過程中,找到運(yùn)營(yíng)重心,改善產(chǎn)品體驗(yàn)、甄選優(yōu)質(zhì)渠道。騰訊云作為騰訊高度戰(zhàn)略產(chǎn)品,在開發(fā)、運(yùn)營(yíng)都以開發(fā)者為主,讓利、革新都是為了更好的提供平臺(tái)和未來發(fā)展需要。
業(yè)內(nèi)人士分析,一旦騰訊云全線降價(jià),再加之億基金政策等一系列組合拳,云市場(chǎng)將演繹騰訊云、阿里云、亞馬遜云三國(guó)演義。整個(gè)云端將進(jìn)入一個(gè)新生態(tài),以真正的服務(wù)進(jìn)行公平競(jìng)爭(zhēng),以扶持大量開發(fā)創(chuàng)業(yè)者為目標(biāo),不僅僅提供平臺(tái),更能讓創(chuàng)業(yè)者從中共享能力、資金和生態(tài),包括移動(dòng)創(chuàng)業(yè)者在內(nèi)的全體企業(yè)用戶都能從中獲益。
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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。