日前,藍(lán)汛ChinaCache為教育部教師資格認(rèn)定指導(dǎo)中心建設(shè)的中國教師資格網(wǎng)提供了CDN技術(shù)方案。中國教師資格網(wǎng)用戶數(shù)量龐大,用戶分布廣泛,該方案重在提高該網(wǎng)站所有用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問質(zhì)量并降低企業(yè)運營成本。
針對中國教師資格網(wǎng)的需求和現(xiàn)狀,藍(lán)汛ChinaCache為其提供了CDN網(wǎng)站加速服務(wù)(靜態(tài)頁面加速)技術(shù)方案。藍(lán)汛ChinaCache的靜態(tài)頁面加速方案全面提高了網(wǎng)站用戶訪問頁面及圖片的速度,有效提升了訪問體驗,保障了網(wǎng)站服務(wù)的穩(wěn)定性。與此同時,提高了網(wǎng)站的安全級別及抵御攻擊、防內(nèi)容篡改的能力,幫助其減少了網(wǎng)站的費用投入,一定程度上降低了運營成本。
同時,藍(lán)汛為靜態(tài)網(wǎng)頁加速產(chǎn)品設(shè)立了專業(yè)的客戶服務(wù)團(tuán)隊,隨時提供各種技術(shù)支持響應(yīng),以及統(tǒng)計網(wǎng)頁分析數(shù)據(jù)、服務(wù)評估報告等體貼周到的服務(wù)。藍(lán)汛通過自主研發(fā)的應(yīng)用管理平臺,建立15分鐘內(nèi)投訴快速響應(yīng)制度、用戶投訴跟蹤和升級制度,保證采用藍(lán)汛靜態(tài)網(wǎng)頁加速產(chǎn)品之后的服務(wù)效果和質(zhì)量,以及優(yōu)質(zhì)的用戶訪問體驗。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊提出動態(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。實驗顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(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)隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,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AI模型。實驗結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個空間智能測試基準(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。這項研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。