在企业数智化道路上,数据驱动正在发挥重要作用。
然而,数据资产的建设与管理,有没有真正帮助业务解决实际问题?
数据与业务之间如何建立高效运转的闭环?
业务价值提升与数据管理优化能否互相促进、共同成长?
这些仍然是摆在企业面前亟待解决的难题。
9月19日,2023火山引擎 V-Tech 数据驱动科技峰会即将开启!本次峰会将全方位解读火山引擎“ 数据飞轮”理念,以数据消费为核心驱动力,打通数据资产建设管理与业务应用提效路径上的各个关键节点,让数据流与业务流充分融合,让数据飞轮高效转动。
此外,本次峰会邀请了来自得到、博西家用电器、捷途汽车、Intel 的嘉宾们,分享企业在具体业务场景中“用活数据”的实践心得,真正实现“以数据消费促数据生产,以数据消费助业务发展” 。
峰会将全程线上直播,扫描海报二维码或点击左下方“阅读原文”即可预约观看,诚邀您共话企业增长新动力,见证数智融合新时代。
好文章,需要你的鼓励
在我们的日常生活中,睡眠的重要性不言而喻。一个晚上没睡好,第二天的工作效率就会大打折扣,而充足的睡眠不仅能让我们恢复精力,还能帮助大脑整理和巩固当天学到的知识。有趣的是,AI模型竟然也表现出了类似的“睡眠需求”。
DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计,仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型,挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术,大幅提升内存效率和计算性能,为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。
尽管模型上下文协议(MCP)自11月推出以来用户数量快速增长,但金融机构等监管行业仍保持谨慎态度。银行等金融服务公司虽然在机器学习和算法方面是先驱,但对于MCP和Agent2Agent(A2A)系统的采用较为保守。监管企业通常只使用内部代理,因为其API集成需要经过多年审查以确保合规性和安全性。专家指出,MCP缺乏基本构建块,特别是在互操作性、通信标准、身份验证和审计跟踪方面。金融机构需要确保代理能够进行"了解您的客户"验证,并具备可验证的身份识别能力。
加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力,发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差,大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench,并提出了识别-推理分解法(RRD),通过任务分解显著提升了AI性能,最高改善幅度达25.2%。