自2009年到現(xiàn)在,云計(jì)算服務(wù)從最初的試探、試用到如今的廣泛接受、規(guī)模化商用。這期間伴隨著用戶對(duì)云計(jì)算認(rèn)知的大幅提升,同時(shí)國內(nèi)云計(jì)算市場(chǎng)從成長期走向成熟期,面對(duì)前所未有的蓬勃發(fā)展。 2013年僅公有云服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模就達(dá)到了47.6億元人民幣,云計(jì)算服務(wù)市場(chǎng)百花齊放,既有互聯(lián)網(wǎng)巨頭,也有新型創(chuàng)業(yè)公司,同時(shí)還有IDC服務(wù)提供商、軟件廠商等。云計(jì)算市場(chǎng)為整個(gè)IT及互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)帶來了巨大的顛覆和變革。
作為中國領(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ChinaCache云計(jì)算服務(wù)從最初的提供源站服務(wù),逐步完善產(chǎn)品并向企業(yè)級(jí)市場(chǎng)拓展,為其提供高品質(zhì)的云服務(wù)。藍(lán)汛ChinaCache早在2009年即開始籌劃云服務(wù),2010年成為國內(nèi)首批云服務(wù)提供商,其云主機(jī)和塊存儲(chǔ)服務(wù)更是榮獲國內(nèi)首批可信云服務(wù)認(rèn)證。藍(lán)汛ChinaCache憑借豐富的CDN節(jié)點(diǎn)資源和網(wǎng)絡(luò)部署優(yōu)勢(shì),為廣大企業(yè)級(jí)客戶提供一站式IaaS服務(wù),全面覆蓋廣電、金融、教育、能源、醫(yī)療、政府、網(wǎng)絡(luò)游戲、網(wǎng)絡(luò)媒體、傳統(tǒng)制造業(yè)等行業(yè)。為持續(xù)領(lǐng)先行業(yè)發(fā)展,滿足市場(chǎng)越來越多樣化的需求,藍(lán)汛云一方面不斷完善現(xiàn)有產(chǎn)品功能,在現(xiàn)有產(chǎn)品基礎(chǔ)上陸續(xù)推出云主機(jī)、云存儲(chǔ)、云監(jiān)控、云備份、云安全等產(chǎn)品,另一方面結(jié)合全方位的服務(wù)能力,推出全面高效的行業(yè)解決方案,滿足不斷變化的市場(chǎng)需求。
在朝氣蓬勃的云計(jì)算市場(chǎng),云服務(wù)提供商只有更好的挖掘和把握客戶的需求,提供滿足甚至超越市場(chǎng)需求的產(chǎn)品和服務(wù),提供更好的用戶體驗(yàn),才能獲得市場(chǎng)的認(rèn)可。未來,隨著云計(jì)算的不斷落地和成熟,市場(chǎng)規(guī)模將會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大,結(jié)合公有云和私有云優(yōu)勢(shì)及特點(diǎn)的混合云將成為云計(jì)算市場(chǎng)新的增長點(diǎn)。藍(lán)汛云將借助自身研發(fā)優(yōu)勢(shì)和市場(chǎng)需求,努力把握行業(yè)客戶需求,致力于為客戶提供更完善的產(chǎn)品和更優(yōu)質(zhì)的云服務(wù)。
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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。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。