日前,藍汛ChinaCache為教育部教師資格認定指導中心建設(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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新加坡國立大學研究團隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學題目作為訓練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學解題中,為AI訓練提供了新思路。
同濟大學團隊開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學習和數(shù)學優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
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MIT等頂尖機構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。