-
中国版“Scale AI” 蚂蚁数科发布 AI 数据标注产品
提高数据数量、安全和多样性，对提升大模型性能，推动产业落地至关重要。记者从2024Incluison·外滩大会上了解到，蚂蚁数科发布新一代数据标注产品，向企业客户提供AI 驱动的全流程数据服务。 传统数据标注以人工为主，进入大模型时代，企业面对数据指数级增...
-
The Llama 3 Herd of Models
本文是LLM系列文章，针对《The Llama 3 Herd of Models》的翻译。 LLama3模型 摘要 1 引言 2 一般概述 3 预训练 3.1 预训练数据 3.1.1 网络数据管...
-
Post-Training有多重要？AI2研究员长文详解前沿模型的后训练秘籍
越来越多研究发现，后训练对模型性能同样重要。Allen AI的机器学习研究员Nathan Lambert最近发表了一篇技术博文，总结了科技巨头们所使用的模型后训练配方。 随着LLM学界和工业界日新月异的发展，不仅预训练所用的算力和数据正在疯狂内卷，后训练（...
-
华为发布全新OceanStor A800 AI存储：10TB级带宽 专攻AI大模型
快科技8月14日消息，近日，在2024华为数据存储用户精英论坛上，AI-Ready的数据基础设施”分论坛成功举行。 为促进AI大模型健康发展，华为推出了全新的OceanStor A800 AI存储。 华为表示，该存储采用数控分离架构，提供10TB级带宽和亿...
-
引入 AI 技术后，数据库变成了什么样？
作为数据库技术发展趋势之一，AI 与数据库融合迸发无限潜力，推动着数据管理与分析进入一个全新的时代。当前，一些数据库厂商已经开始融合 AI 技术来增强其数据管理和处理能力，用于自动化的数据库调优、预测性维护、智能查询优化、模式识别以及更高级别的数据分析等方...
-
破解ChatGPT惊人耗电！DeepMind新算法训练提效13倍，能耗暴降10倍
【新智元导读】ChatGPT能耗惊人，该怎么解?谷歌DeepMind新算法JEST问世，让LLM训练的迭代次数降低13倍，计算量减少10倍，或将重塑AI未来。 ChatGPT早已成为世界耗能大户:一天用掉超50万度电，相当于1.7万个美国家庭的用电量! 然...
-
Denodo9.0发布 通过AI就绪数据功能等实现智能数据交付
最 新版本增强了智能数据自助服务和转换功能，让更多用户能够轻松利用数据获得强大洞察力。 近日，数据管理领域领导 者 Denodo 宣布推出 Denodo 平台 V9.0。这一最 新版本采用人工智能驱动，支持自然语言查询，用户无需了解 SQL 即可获取数据洞...
-
为数据安全护航，袋鼠云在数据分类分级上的探索实践
在大数据时代，数据具有多源异构的特性，且价值各异，企业需依据数据的重要性、价值指数等予以区分，以利采取不同的数据保护举措，避免数据泄露。故而，数据分类分级管理属于数据安全保护中极为重要的环节之一。 2021 年 12 月 31 日，全国信息安全标准化技术...
-
产业级AI原生应用的「超级外挂」，应用已在200+行业场景落地
今年AI领域的热门词汇，非”AI原生应用”莫属。 而现在，这个浪潮之巅的方向，又一件神兵利器有了成绩单证明——百度智能云千帆AppBuilder。 作为百度智能云推出的产业级AI原生应用开发平台，AppBuilder致力于打通大模型到业务的最后一公里。短短...
-
90%的组织在未来两年内将面临严重的技术人才短缺困境
根据调研机构IDC公司发布的一份研究报告，除了人工智能技能，IT运营和云开发技能也严重缺乏。 日益严重的IT技能短缺正在阻碍组织完成数字化项目和采用包括生成式人工智能(genAI 在内的新技术，并且它正在以多种方式触及底线。 IDC公司最近对800多名...
-
XSKY对象存储深度结合Alluxio分布式缓存系统，GPU利用率提高至90%以上
近日，Alluxio分布式缓存系统完成了与XSKY星辰天合的 XEOS V6.4 对象存储的兼容性测试，旨在解决数据管理和加速方面的挑战。双方进行了深度的产品对接和联合开发，将 Alluxio 分布式缓存系统与 XEOS 对象存储的众多应用特性进行结合，推...
-
清洁数据，可信模型：确保您的LLM拥有良好的数据卫生
事实上，有些数据输入模型风险太大。有些可能带来重大风险，例如隐私侵犯或偏见。 译自Clean Data, Trusted Model: Ensure Good Data Hygiene for Your LLMs，作者 Chase Lee。 大语言模型...
-
深入解析“litemall爬虫”：原理、应用与风险规避
在当今信息化社会，数据作为一种重要的资源，已经深入到各个领域。而爬虫技术，作为获取数据的一种有效手段，也受到了广泛的关注和应用。本文将重点聚焦于“litemall爬虫”，从其原理、实际应用场景，以及潜在的风险和规避策略等角度进行深入剖析。一、litemal...
-
“采集入库”：数据管理新时代的核心流程
在当今这个信息化、数字化的时代，数据已经成为了企业或组织运营不可或缺的重要资源。从市场趋势分析到产品研发，从客户服务改进到内部管理优化，数据都起着举足轻重的作用。而“采集入库”作为数据管理流程中的关键环节，更是保证数据质量、提升数据价值的重要一环。本文将深...
-
[AIGC ]详解MinIO：特性，Docker部署和Spring Boot集成
MinIO是一个基于Apache License v2.0开源协议的对象存储服务。它兼容亚马逊S3云存储服务接口，非常适合存储大容量非结构化的数据，如图片、视频、日志文件、备份数据、容器/虚机镜像等，而且MinIO非常轻量，只有一个单独的二进制文件。它的设...
-
企业拒绝ChatGPT的五大原因
ChatGPT让人们兴奋不已，为什么苹果、亚马逊、摩根大通、德意志银行、三星和埃森哲等这么多企业都禁止使用它呢?主要是由于担心部署像ChatGPT这样的外部大型语言模型(LLM ，可能导致敏感数据被传输和存储在企业安全环境之外。 生成式人工智能（Gen...
-
一文带您了解数据模型：概念模型、逻辑模型和物理模型
数据模型是组织数据管理的基石，是构建信息基础设施的关键组成部分。数据模型为组织提供了清晰的数据结构和逻辑框架，使得数据管理更加高效和可持续。在数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，而数据模型的设计和实施，则决定了数据在企业运营和决策中的有效性和可信...
-
人工智能的非结构化数据管理
Komprise为开发人员和架构师提供人工智能、多云和合规性的非结构化数据管理，以推动创新。 随着非结构化数据量以前所未有的速度持续增长，组织在管理这些数据的同时，要控制成本，并为人工智能和机器学习应用程序提取价值，这将面临新的挑战。最近，Kompri...
-
首席信息官必须了解的关于人工智能基础设施的五件事
生成式人工智能有潜力改变行业并产生难以估量的投资回报率，但前提是首席信息官和其他IT领导者了解一些基本要素。 生成式人工智能吸引了所有人的注意力，这有着充分理由。但是，从潜力到盈利并非没有风险，例如，假设部署主流企业IT基础设施的既定流程将在复杂的人工...
-
如何克服人工智能的缺点?
人工智能(AI 领域经历了深刻的变化,并变得越来越复杂。人工智能被誉为改变游戏规则的技术。人工智能由于其聪明才智,比人类更早完成任务,例如语音识别、模式可视化和决策,但它只能翻译语言。然而，自ChatGPT发布以来，该定义一直是类似的。 不过，这并不是...
-
如何克服人工智能的缺点？
人工智能(AI 领域经历了深刻的变化,并变得越来越复杂。人工智能被誉为改变游戏规则的技术。人工智能由于其聪明才智,比人类更早完成任务,例如语音识别、模式可视化和决策,但它只能翻译语言。然而，自ChatGPT发布以来，该定义一直是类似的。 不过，这并不是...
-
不必重复提问！OpenAI：向所有ChatGPT Plus用户开放记忆功能
快科技4月30日消息，OpenAI宣布向全球所有ChatGPT Plus用户全面开放其令人期待的记忆功能”。 这项功能的开放，无疑将极大地提升用户与ChatGPT的互动体验，特别是在写小说、长期健康追踪、企业规划/管理、社交媒体营销、教育等行业，其潜在价值...
-
Chat2DB：普通人也能用的AI驱动的数据开发和分析平台
Chat2DB是一个AI驱动的数据管理平台，旨在简化和增强数据库操作流程。该平台已经吸引了超过一百万开发者的使用，并在GitHub上获得了大量关注和支持。 全链路数据管理:Chat2DB支持无缝对接各种数据存储位置，无论是关系型还是非关系型数据库，都能实...
-
美国商务部公开征求关于GenAI数据准备意见和建议
数据是人工智能的核心。如果没有良好的数据，开发有用的人工智能模型的可能性微乎其微。考虑到这一点，美国商务部上周发布了一份公开请求，就如何更好地为构建生成式人工智能（GenAI）模型准备众多公共数据集征求意见。 美国商务部于4月17日发布了一份信息征询...
-
从0到1，聊聊货拉拉如何搭建数据指标体系
一、背景 指标体系是指一系列维度、有组织及结构的指标集合。构建指标体系主要是为公司业务目标落地做辅助决策，以及监控业务运行的稳定性情况等。 具体从业务、技术及产品三个视角来阐述指标体系构建中的痛点： 1. 业务视角： 可信任性：业务口径不一致，导致指...
-
首设大模型挑战赛，琶洲算法大赛为大模型应用赋能加速！
时隔一年，琶洲算法大赛再次强势如约回归。4月23日，2024年第三届琶洲算法大赛正式启动。本届大赛由广州市人民政府、中国人工智能学会联合主办，中国信息通信研究院、海珠区人民政府、广州市科学技术局、广州市工业和信息化局、广州市政务服务和数据管理局、人工智能...
-
数栈+AI：数栈V6.2创新发布，让数据开发更智能
近日，以“Data+AI，构建新质生产力”为主题的袋鼠云春季发布会圆满落幕，大会带来了一系列“+AI”的数字化产品与最新行业沉淀，旨在将数据与AI紧密结合，打破传统的生产力边界，赋能企业实现更高质量、更高效率的数字化发展。会上，袋鼠云数栈产品负责人偷天带来...
-
面向AI的数据治理体系如何构建？
近年来，随着新技术模型出现、各行业应用场景价值打磨与海量数据积累下的产品效果提升，人工智能应用已从消费、互联网等泛C端领域，向制造、能源、电力等传统行业辐射。各行业企业在设计、采购、生产、管理、营销等经济生产活动主要环节的人工智能技术与应用成熟度在不断...
-
工业自动化值得关注的趋势和技术
工业自动化技术每天都在发展和变化。企业利用先进的技术来解决日常工作流程的挑战。数字技术的发展和集成不断革新工业自动化市场。到2028年，工业自动化领域的规模将超过2950亿美元。虽然工业自动化解决方案各不相同，但它们都依赖于共同的支持技术。随着工业行业...
-
人工智能如何使计算更简单?
人工智能(AI 和机器学习(ML 在我们的日常生活中变得越来越普遍，但我们往往没有意识到。这些技术简化了计算的各个方面，使其更加高效、易于访问且用户友好。 人工智能如何使计算更简单? 人工智能的简化和集成 Gerry Wolf提出的智能“简单与力量...
-
AI辅助式数据分类分级
引言 在信息爆炸的时代，数据已经成为企业最宝贵的资产之一。然而，大量的数据如果不能被有效地分类和分级，就会变得无序混乱，数据安全无法得到有效保障，也无法发挥其真正的数据价值。因此，数据分类分级无论是对于数据安全还是对于数据价值都变得至关重要。本文将探讨...
-
Apache IoTDB 诞生记：学术圈出来的数据库，有啥不一样？
上周，《国产数据库圈，为啥那么多水货？》的讨论热度甚高，今天我们总结了一下直播嘉宾乔嘉林的看法，一起来看看工业界的情况有啥不同？ 分享嘉宾： 乔嘉林 天谋科技联合创始人& CTO、Apache IoTDB PMC 及初...
-
支付宝推出生成式数字人等AI医疗服务，智能医疗迈出重要实践
4月2日，支付宝推出“AI就医助理”解决方案，应用大模型、数字人等技术，为患者提供就医前、中、后“陪伴式就诊服务”。此前，浙江省已率先使用该方案在92家医院落地了数字健康人“安诊儿”，半年时间服务超百万人次用户。借助此次解决方案新升级的生成式技术，“安诊儿...
-
IT团队必须应对的商业智能六个挑战
商业智能(BI 使企业能够从大量数据中获得见解。但这样做需要克服一系列战略和战术挑战。 如今，各种类型的组织都被来自各种来源的数据淹没，试图理解所有这些数据不堪重负。因此，强大的商业智能(BI 策略可以帮助组织流程，并确保业务用户能够访问可操作的业务见...
-
数据要素价值创新2023年度示范案例发布 蚂蚁数科FAIR入选
3月29日，由新一代信息技术产业研究院、赛迪未来产业研究中心共同主办，中国电子学会区块链分会、至顶科技联合承办的“2024未来信息技术大会暨首届数据要素创新发展论坛”在北京举行。会上，《数据要素价值创新2023年度示范案例》正式发布，蚂蚁数科隐私增强型数据...
-
CNC数据采集解决方案（2023杭州乐芯科技）
IOT数据采集平台产品是为满足工业4.0大型集团工厂推出的新一代数据采集平台级产品，可满足单一平台（一个服务器）同时采集各类设备，同时兼容各种工业数据采集协议，单服务器压力测试达1000台，已经稳定在大型集团用户稳定运行。实现各种工业设备数据采...
-
国产数据库圈，为啥那么多水货？
如今，在“国产化”的趋势下，国产数据库领域的创业浪潮一浪高过一浪。截至2023年底，中国市场上有将近300款数据库产品，约有100家数据库厂商。知名投资机构如红杉、高瓴、腾讯等纷纷下场，每家手上投资的数据库至少在3个以上，可见资本的青睐。 一些数据库凭借...
-
DataCamp官网体验入口 数据科学AI在线免费课程资源学习地址
DataCamp是一个在线学习平台，专注于提供数据科学、AI 及相关领域的课程。它为用户提供了动手实践的学习体验，包含交互式练习和短视频，涵盖了多种话题，如 Python、R、SQL、ChatGPT 和 Power BI。DataCamp 还为学习者提供了...
-
AIGC ChatGPT 4 带你了解数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台之间的关系
1 数据仓库： 数据仓库（Data Warehouse）是一个组织为了支持决策制定而创建的主题性、集成性、时间相关性和稳定性的集中数据管理环境。数据仓库集中存储来自组织的各个业务部门的大量数据，有助于执行查询和分析操作。 数据仓库的主要特点包括：...
-
十个推荐开源免费文本标注工具
文本标注工作是将标签或标记与文本的特定部分（如短语、单词或句子）相关联的过程。其目的是提供有关文本的额外信息，用于进一步的分析或处理，特别是在人工智能领域。 文本标注对于人工智能应用中的监督机器学习任务至关重要。用于训练AI模型，有助更准确地理解自然语...
-
CIO分享：权衡AI投资方向和如何降低风险
在一个充满风险的领域，避免不利结果与获得改变游戏规则的优势，二者是同样重要的。成功的CIO会找到办法以平衡风险和回报。 在AI引发的热潮中，技术正在迅速崛起，初创公司迫切需要获得关注，超大规模企业正在争先恐后地争夺市场份额。对最精明的CIO们来说，这种...
-
应对生成人工智能的挑战，数据治理要如何发展？
最近想到了数据治理，所以我决定通过输入提示来查询ChatGPT：“什么是数据治理？” AI 回应道：“数据治理是一组流程、政策、标准和指南，可确保数据在组织内得到正确管理、保护和利用。”这是一个好的开始，目前关于数据治理及其意义还有很多话要说。 生成人...
-
数据本地性如何助力企业在云上实现高效机器学习
2.2 训练前将数据从远端拷贝到本地 另一种方案是在训练开始之前手动将数据集从远端云存储拷贝到本地磁盘/存储中。这样可以让数据位于本地，从而具备数据本地性的所有性能和成本优势。该方案的挑战主要在于数据管理。用户必须在作业完成后手动删除已拷贝的数据，为下一...
-
什么才是智能制造真正重要的因素？
如果制造商做出应变，他们的竞争对手肯定会采用新技术进行转型，这一演变的标志是先进技术的整合，特别是专注于数据的管理和利用，以提高效率、降低成本和改进生产流程。智能制造势在必行 智能制造实践的采用受到显著提高运营效率和节省成本的潜力的推动，根据该行业的许...
-
人工智能与数据分类和治理的重要作用
在人工智能(AI 重塑各行各业格局的时代，公共部门的实施因其提高效率、决策能力和服务交付的潜力而脱颖而出。然而，任何有效的人工智能系统的基础在于其准确处理和分析数据的能力。这就是数据分类变得至关重要的地方。数据分类不仅仅是一个技术程序;它是一项战略要务...
-
GenAI：重新定义数据驱动的转型
规范的数据工程方法是有效的GenAI策略的基础，这是实现数据驱动转型的必要条件。 每年，世界经济论坛都是各领域思想领袖的聚集地，他们在这里探讨当今世界及其未来的最受关注问题。今年，人工智能成为每个论坛的焦点，并吸引了全球所有决策者的注意力。 过去的一年...
-
肯睿Cloudera 推出多项集成NVIDIA微服务的功能：解锁数据潜力，加速企业生成式AI应用
肯睿Cloudera亚太区高级副总裁Remus Lim表示：“NVIDIA在人工智能计算领域的领先地位与Cloudera在数据管理领域深厚的专业积累相得益彰。通过这次合作，我们将赋能客户创建出能够产出高度精确数据和见解的模型。这些模型得到企业的信赖，并能...
-
人工智能改变数据存储的五种方式
人工智能(AI 的出现改变了快速发展的技术领域的游戏规则，深刻影响着许多不同的行业。人工智能确实对数据存储产生了重大影响，它正在推动突破，并改变数据存储和管理的方式。考虑到数据对任何业务的价值和影响，本文旨在探索人工智能改变数据管理和存储领域的重要方式。...
-
如何管理生成式AI
作者丨Dom Couldwell 编译丨诺亚 出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto） 根据麦肯锡公司的估计，生成式人工智能预计每年将为全球经济带来2.6万亿至4.4万亿美元的经济效益。这一预测基于63个新的应用场景，这些场景有望在多个...
-
“昱杰订单管理系统采集插件”的功能与应用解析
在当今这个信息爆炸的时代，数据的采集和管理成为了企业和个人不可或缺的一部分。特别是在电商、物流、供应链管理等领域，一个高效、准确的订单管理系统能够极大地提升工作效率，减少错误和遗漏。而“昱杰订单管理系统采集插件”作为一款专门为订单管理打造的工具，正是为了解...