疫情之后,实体经济继续处于水深火热之中。生产停摆、收入锐减、资金紧张等多重困难,如何降低企业成本,提高运营效率,是企业必须要去攻克的难题。
人工智能是一个破局点。实现虚拟协作、自动化和自助服务,同时支持对数据、分析和人工智能的日益关注,迫使IT领导者降低IT复杂性并整合其产品。
IBM刚刚发布了Cloud Pak for Data的最新版本3.0版本,它是一个全面集成的数据和AI平台,能够为企业提供现代化的方式,在整个组织中收集、组织和分析数据以及融合AI在业务流程中。这个3.0版本可以支持中文界面,提升了本地用户的使用体验。Cloud Pak for Data基于Red HatOpenShiftContainer Platform而构建,将市场领先的IBM Watson AI技术与IBM混合数据管理平台、数据治理以及业务分析技术结合在一起。通过Cloud Pakfor Data可以节省客户总体拥有成本,同时为人工智能奠定了先进的数据架构基础。它可以灵活地部署在任何公共或私有云上,允许客户选择最适合他们需求的环境,同时避免供应商锁定。事实上,它嵌入并运行在Red Hat OpenShift之上,这意味着它继承了许多云计算固有的优势,包括自动扩展、无缝升级、内置高可用性、通用日志记录等。
1.通过数据虚拟化降低数据存储和移动成本
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在Meta Connect大会上,Meta展示了新一代Ray-Ban智能眼镜的硬件实力,配备神经腕带支持手势控制,电池续航翻倍,摄像头性能提升。然而AI演示却频频失败,包括Live AI烹饪指导、WhatsApp通话和实时翻译功能都出现问题。尽管Meta在智能眼镜硬件方面表现出色,但AI软件仍远未达到扎克伯格提出的"超级智能"目标。文章建议Meta考虑开放AI生态,允许用户选择其他AI服务商,这可能帮助Meta在AI硬件市场获得优势。
DeepSeek-AI团队通过强化学习技术开发出DeepSeek-R1系列推理模型,无需人工标注即可自主学习复杂推理。该模型在数学、编程等领域表现卓越,在AIME 2024中达到79.8%准确率,编程能力超越96%人类选手。研究团队还通过知识蒸馏技术将推理能力传递给小模型,使7B参数模型也能超越GPT-4o。这项突破为AI推理能力发展开辟新路径。
英伟达同意以50亿美元收购英特尔股份,双方将合作开发多代数据中心和PC产品。英伟达将以每股23.28美元的价格收购约4%的英特尔股份,成为其最大股东之一。两家公司将通过NVLink接口整合各自架构,实现CPU和GPU间的高速数据传输。英特尔将为英伟达AI平台定制x86处理器,并开发集成RTX GPU的x86系统级芯片,用于消费级PC市场。
微软研究院推出rStar-Math系统,通过创新的"深度思考"训练方法,让小型AI模型在数学推理能力上达到甚至超越OpenAI o1水平。该系统采用代码验证、过程偏好模型和四轮自进化训练,将70亿参数模型的数学能力从58.8%提升至90.0%,在美国数学奥林匹克竞赛中达到前20%水平,证明了精巧方法比模型规模更重要,为AI发展开辟了新路径。