CNET科技資訊網(wǎng) 5月17日 北京消息:今天,聯(lián)通沃云和阿里云共同宣布推出混合云解決方案,雙方通過高速專線互聯(lián),使云上的計算資源與企業(yè)原有IT資源融合,實現(xiàn)云資源共享。據(jù)悉,一期試點已選定杭州、上海、深圳三地進行。
作為此前中國聯(lián)通與阿里巴巴簽署的戰(zhàn)略合作協(xié)議一部分,在云計算領(lǐng)域,雙方已經(jīng)成立了專項工作組,在混合云方向進行全面合作。雙方資源融合為一體后,將具備統(tǒng)一開通、統(tǒng)一使用、統(tǒng)一運維的優(yōu)勢,真正地幫助企業(yè)實現(xiàn)1+1>2業(yè)務(wù)能力提升。
據(jù)了解,雙方的混合云方案在前期已進行了初步試點,并取得了良好的效果。目前雙方工作將分階段展開,首先雙方資源池通過專線互聯(lián),將聯(lián)通沃云與阿里云組成混合云,實現(xiàn)彼此用戶均可達。以此發(fā)揮出雙方最大空間的優(yōu)勢互補。
同時,中國聯(lián)通攜手阿里巴巴進行“互聯(lián)網(wǎng)+通信”的業(yè)務(wù)創(chuàng)新,今年1月17日,阿里巴巴與中國聯(lián)通建卡號管理系統(tǒng)“cBSS2.0集中號卡系統(tǒng)”。這也是電信行業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)云化改造的重點工程。
中國聯(lián)通將依托基礎(chǔ)資源、運維服務(wù)能力與阿里巴巴的產(chǎn)品技術(shù)進行融合,一個由聯(lián)通沃云和阿里云共贏的云生態(tài)已經(jīng)形成。
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學(xué)團隊提出動態(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)研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(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)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實現(xiàn)AI視頻實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、注意力錨點機制和高效訓(xùn)練算法三項創(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)研究團隊發(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,使用強化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個AI模型。實驗結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個空間智能測試基準上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。