根據(jù)美國技術(shù)研究和咨詢公司Gartner的調(diào)查,預(yù)計2015年信息技術(shù)預(yù)算將較2014年擴(kuò)大約1%,恰如各首席信息官們承認(rèn)他們必須投資數(shù)字化轉(zhuǎn)換項(xiàng)目。
Gartner通過其2014年對2800位首席信息官(CIO)的調(diào)查發(fā)現(xiàn),有79%的支出將處于他們的管轄之下,這較一年前略高。其結(jié)果為:用于數(shù)字創(chuàng)新上的支出將來自IT預(yù)算之外的資助。
這項(xiàng)結(jié)果凸顯出IT預(yù)算正如何越過CIO移至商界領(lǐng)袖。
Gartner的調(diào)查結(jié)果與最近Tech Pro Research的調(diào)查結(jié)果相一致,后者強(qiáng)調(diào)了穩(wěn)定但并不驚人的預(yù)算增長以及移至IT以外其他高管的支出。
考慮到預(yù)算與投資這一難題,CIO們認(rèn)識到他們將不得不轉(zhuǎn)變他們的風(fēng)格,從很容易衡量的謹(jǐn)慎性項(xiàng)目轉(zhuǎn)移到那些更少關(guān)注成本、更多關(guān)注創(chuàng)造收入的項(xiàng)目上。Gartner的主要調(diào)查結(jié)果有:
•75%的首席信息官表示他們需要在未來三年調(diào)整自己的領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格。
•89%的首席信息官表示數(shù)字化業(yè)務(wù)的風(fēng)險層次更高。
•69%的首席信息官表示目前的風(fēng)險管理還未與數(shù)字化保持同步。
•41%的首席信息官的報告對象為其公司首席執(zhí)行官。這一比例是Gartner的調(diào)查史中最高水平之一。
•較2011年,首席信息官花在管理IT組織上的時間增加了百分之五。此外,CIO們需要增加授權(quán),并專注于全局項(xiàng)目。
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)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(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(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(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)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(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(shí)驗(yàn)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(xiàng)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。