美國(guó)隊(duì)長(zhǎng)—云服務(wù)器:讓“可靠”成為常態(tài)
你也想要一個(gè)靠譜耐打顏值高的“美國(guó)隊(duì)長(zhǎng)”?你的要求,讓騰訊云云服務(wù)器來(lái)滿足。騰訊云產(chǎn)品中的“美國(guó)隊(duì)長(zhǎng)”當(dāng)屬以“可靠”著稱的云服務(wù)器,他在保證99.999%數(shù)據(jù)可靠性的同時(shí),還有豐富配置類型虛擬機(jī)任你挑選,快速的業(yè)務(wù)部署與配置、規(guī)模的彈性擴(kuò)展能力更能讓你深切感受到他的速度和力量。
鋼鐵俠—云數(shù)據(jù)庫(kù):全副武裝360度守護(hù)
鋼鐵俠托尼·史塔克一身的高科技裝備,讓他在危險(xiǎn)面前,能夠安然無(wú)恙全身而退。沒(méi)他多金,但也可以享受同等奢華的防護(hù)。騰訊云云數(shù)據(jù)庫(kù)提供7×24小時(shí)的專業(yè)存儲(chǔ)服務(wù),加上每天免費(fèi)的多點(diǎn)備份,讓數(shù)據(jù)安全地存儲(chǔ)在它的盔甲之下。
雷神—NoSQL高速存儲(chǔ): 海量數(shù)據(jù)輕松處理
錘哥強(qiáng)大的閃電之力,能夠瞬間擊倒大批蜂擁而至的敵軍。而在面對(duì)同樣數(shù)目眾多的海量數(shù)據(jù)時(shí),騰訊云NoSQL高速存儲(chǔ)的出色表現(xiàn)就如雷神一般。并且,憑借比MemCached更高的讀寫性能以及高達(dá)99.99%服務(wù)可用性,騰訊云NoSQL高速存儲(chǔ)還能施展出更大威力。
綠巨人—負(fù)載均衡:讓“卡殼”成為一種過(guò)去式
新應(yīng)用上線,大量用戶涌入,面對(duì)數(shù)量龐大的并發(fā)訪問(wèn),該如何應(yīng)對(duì)“卡殼”?騰訊云部隊(duì)中的“綠巨人”—負(fù)載均衡,此時(shí)正急不可待地準(zhǔn)備參戰(zhàn),其強(qiáng)大的抗打擊能力將負(fù)載分?jǐn)偟蕉嗯_(tái)服務(wù)器,讓惱人的“卡殼”不再囂張。
鷹眼—CDN:“極致速度”的代名詞
鷹眼敏捷的身手在觀眾眼里就是一場(chǎng)極速的視覺(jué)盛宴,云計(jì)算的世界里,也有一位與速度較勁的大師—騰訊云CDN?;诤A坑脩舻膶?shí)時(shí)反饋,騰訊云CDN實(shí)時(shí)掌握全網(wǎng)鏈路質(zhì)量,幫助用戶獲取最佳訪問(wèn)路徑,創(chuàng)造極致的加速體驗(yàn)。
黑寡婦—云監(jiān)控和云安全:準(zhǔn)確及時(shí)洞悉危險(xiǎn)
知己知彼,百戰(zhàn)不殆,說(shuō)的就是黑寡婦過(guò)人的情報(bào)能力?;ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代,有效的監(jiān)控和安全防御成為很多企業(yè)制勝的幫手。騰訊云推出的云監(jiān)控和云安全,不僅能進(jìn)行立體化的數(shù)據(jù)監(jiān)控和多維度的安全防護(hù),而且能提供智能化的分析,準(zhǔn)確及時(shí)地發(fā)現(xiàn)故障、實(shí)時(shí)報(bào)警。
騰訊云“信賴者聯(lián)盟”集合云服務(wù)器、云數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL、CDN、云監(jiān)測(cè)、云安全等多位“超級(jí)產(chǎn)品”,強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合組合出擊,為游戲、視頻、移動(dòng)應(yīng)用等各領(lǐng)域用戶提供值得信賴的云服務(wù),一路護(hù)航到底。
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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(wèn)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(wèn)題偏愛(ài)不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開(kāi)辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過(guò)"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(wèn)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(zhǎng)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(kāi)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(guò)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(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問(wèn)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(kāi)辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過(guò)讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問(wèn)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(lái)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(jī)。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。