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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这项研究介绍了VisCoder,一个经过专门微调的大语言模型,用于生成可执行的Python可视化代码。研究团队创建了包含20万样本的VisCode-200K数据集,结合了可执行代码示例和多轮修正对话。在PandasPlotBench基准测试中,VisCoder显著优于同等规模的开源模型,甚至在某些方面超越了GPT-4o-mini。研究还引入了自我调试评估模式,证明了反馈驱动学习对提高代码可执行性和视觉准确性的重要性。
这项研究提出了"适应再连续学习"(ACL)框架,一种创新的方法解决预训练模型在连续学习中的稳定性-可塑性困境。通过在学习新任务前先对模型进行适应性调整,ACL使模型既能更好地学习新知识(提高可塑性),又能保留已有知识(维持稳定性)。实验证明,该框架能显著提升各种连续学习方法的性能,为解决人工智能系统中的"灾难性遗忘"问题提供了有效途径。
这篇研究首次关注了CLIP模型文本编码器的对抗鲁棒性问题,提出了LEAF方法(Levenshtein高效对抗性微调)来增强文本编码器的稳健性。实验表明,LEAF显著提高了模型在面对文本扰动时的性能,在AG-News数据集上将对抗准确率从44.5%提升至63.3%。当集成到Stable Diffusion等文本到图像生成模型中时,LEAF显著提高了对抗噪声下的生成质量;在多模态检索任务中,它平均提高了10个百分点的召回率。此外,LEAF还增强了模型的可解释性,使文本嵌入的反演更加准确。
BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台,整合了38个基准中的30万个问题,按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差,而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面,让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大,强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化,为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。