2014年,我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)依然保持著快速發(fā)展的勢(shì)頭。中國(guó)網(wǎng)民數(shù)量已經(jīng)突破6.3億,平均周上網(wǎng)時(shí)間增加至25.9小時(shí)。網(wǎng)民數(shù)量和上網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)的快速增長(zhǎng),極大地帶動(dòng)了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對(duì)于CDN網(wǎng)絡(luò)加速服務(wù)的需求。可以說(shuō),CDN行業(yè)發(fā)展的持續(xù)性與可靠性是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展的首要保障。
作為中國(guó)領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容傳輸整體解決方案提供商,藍(lán)汛國(guó)際控股有限公司(下文簡(jiǎn)稱“藍(lán)汛ChinaCache”)(納斯達(dá)克:CCIH)在2014年,做到持續(xù)深耕CDN行業(yè)。
2014年6月,由藍(lán)汛ChinaCache組織舉辦的全球CDN大會(huì)舉行。該會(huì)自2013年發(fā)起,旨在為全球的行業(yè)精英和頂尖企業(yè)提供探索互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展道路的平臺(tái)。
2014年,藍(lán)汛ChinaCache在服務(wù)性上又提升了一個(gè)臺(tái)階:1月,藍(lán)汛ChinaCache云服務(wù)成功通過(guò)首批可信云服務(wù)認(rèn)證,認(rèn)證內(nèi)容涵蓋了云主機(jī)和EBS服務(wù)等,通過(guò)提供99.9%的“可行性水平”,將為用戶帶來(lái)更穩(wěn)定便捷的云服務(wù);此外,藍(lán)汛首鳴云數(shù)據(jù)中心也在今年11月19日封頂,該數(shù)據(jù)中心配備全球頂尖的專家和運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì),全力打造新一代綠色環(huán)保的高端數(shù)據(jù)中心集群,實(shí)現(xiàn)為客戶提供“一攬子”解決方案的目標(biāo)。藍(lán)汛ChinaCache在2014年完成的這兩大項(xiàng)目,進(jìn)一步突顯了行業(yè)實(shí)力,同時(shí)也使得藍(lán)汛ChinaCache行業(yè)的激烈競(jìng)爭(zhēng)中占得先機(jī)。
當(dāng)今的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),充滿創(chuàng)新和變革。在全球化的影響下,網(wǎng)絡(luò)成為社會(huì)快速革新的一個(gè)縮影。其中移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)日新月異的發(fā)展為CDN行業(yè)帶來(lái)廣闊的市場(chǎng)前景。
藍(lán)汛ChinaCache率先在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和跨產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面進(jìn)行新的探索。在移動(dòng)互聯(lián)方面,藍(lán)汛ChinaCache先后實(shí)現(xiàn)了與國(guó)內(nèi)外兩大知名移動(dòng)互聯(lián)公司的合作。其中,藍(lán)汛ChinaCache于今年2月和諾基亞通信共建了首個(gè)4G移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)解決方案。藍(lán)汛ChinaCache與諾基亞通信的合作,將增強(qiáng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容加速和內(nèi)容個(gè)性化的性能,提高定位和參照服務(wù)的可用性,并為用戶行為和網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)狀況提供感知服務(wù)。6月,藍(lán)汛ChinaCache再次攜手全球頂級(jí)SaaS移動(dòng)視頻內(nèi)容交付解決方案提供商Inmobly,雙方在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域展開廣泛合作,并力圖通過(guò)整合藍(lán)汛ChinaCache和Inmobly的比較優(yōu)勢(shì)推動(dòng)中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的新一輪革新,為中國(guó)的移動(dòng)用戶訪問(wèn)3G、4G提供更好的體驗(yàn)。藍(lán)汛ChinaCache在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的探索和開創(chuàng)性合作進(jìn)一步推進(jìn)了移動(dòng)加速技術(shù)的創(chuàng)新,優(yōu)化了國(guó)內(nèi)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。
此外,在電商領(lǐng)域,藍(lán)汛ChinaCache一如既往發(fā)揮支持作用。藍(lán)汛ChinaCache通過(guò)提供靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)加速服務(wù)、智能存儲(chǔ)、分發(fā)與適配服務(wù)等,幫助電商服務(wù)提供商應(yīng)對(duì)網(wǎng)購(gòu)?fù)镜拇罅髁刻魬?zhàn),讓企業(yè)在無(wú)需增加投入的前提下,提高各類數(shù)據(jù)和內(nèi)容的傳送效果。通過(guò)此項(xiàng)服務(wù),藍(lán)汛ChinaCache成功為京東、蘇寧易購(gòu)、聚美優(yōu)品等知名電商企業(yè)提供應(yīng)對(duì)方案。
藍(lán)汛ChinaCache為企業(yè)提供網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)支持的同時(shí),也持續(xù)為國(guó)內(nèi)外重大活動(dòng)提供整體解決方案支持。2014年11月,亞太經(jīng)合組織第二十二次領(lǐng)導(dǎo)人非正式會(huì)議在北京舉行。藍(lán)汛ChinaCache攜手千龍網(wǎng)為APEC官方網(wǎng)站提供了包括全球加速方案、視頻點(diǎn)播全球加速方案和服務(wù)器托管方案等在內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)整體解決方案,確保APEC會(huì)議期間的網(wǎng)絡(luò)零差錯(cuò)服務(wù)。
2014年藍(lán)汛ChinaCache基于行業(yè)定位,在新領(lǐng)域內(nèi)不斷進(jìn)行新的合作和嘗試,取得成果。一方面,藍(lán)汛ChinaCache多次為國(guó)內(nèi)外會(huì)議提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)支持。另一方面,藍(lán)汛ChinaCache堅(jiān)持專業(yè)服務(wù)和技術(shù)領(lǐng)先。
對(duì)于2015年,藍(lán)汛ChinaCache蓄勢(shì)待發(fā)。在注重技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)驗(yàn)累積的同時(shí),進(jìn)一步向海外市場(chǎng)進(jìn)軍,把中國(guó)CDN行業(yè)領(lǐng)向海外。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)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(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)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(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。