2016年,“中国制造2025”巨轮起航,“互联网+”大潮涌动,“新经济”大幕拉开,IT技术飞速发展促发了全行业的创新,这要求IT从业者需要具备最敏锐的洞察、最新的思维、最专业的知识技能和最开阔的眼界。
在去年的微软技术大会上,微软就向我们展示了智能云Azure、语义理解智能服务LUIS、用于数据可视化处理的NUIGraph工具、微软小冰和小娜在人工智能方面的最新进展,以及可以智能分辨出视频画面对象的语义分割技术等一系列令我们眼界大开的成果,引起了不同行业、不同领域企业的广泛关注。
今年,数字化能量持续蓄力,一触即发。11月30日,2016微软技术大会也将全新开启,齐聚10000多位参会者、120多位专家讲师、1000多家企业、100多家媒体和20多个合作伙伴,精心准备了100多场专业技术课程、30多场动手体验实验室以及10多位专家面对面的机会,现场仍然是大咖云集,满满黑科技。
无法亲临现场体验?今年,足不出户大会干货同样一览无余。集齐7位大咖在线演讲直播专场,同样可以假装在现场!
马上戳直播链接并收藏,坐等观看一场“黑科技大趴”,与全球顶级技术专家探讨最前沿的数字技术,与微软一同领略数字化的无限潜力。
直播链接:https://www.microsoft.com/china/ignite/2016/?Source=6
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在技术快速发展的时代,保护关键系统越来越依赖AI、自动化和行为分析。数据显示,2024年95%的数据泄露源于人为错误,64%的网络事件由员工失误造成。虽然先进的网络防御技术不断发展,但人类判断仍是最薄弱环节。网络韧性不仅是技术挑战,更是人员和战略需求。建立真正的韧性需要机器精确性与人类判断力的结合,将信任视为战略基础设施的关键要素,并将网络韧性提升为国家安全的核心组成部分。
南洋理工大学团队开发了Uni-MMMU基准测试,专门评估AI模型的理解与生成协同能力。该基准包含八个精心设计的任务,要求AI像人类一样"边看边想边画"来解决复杂问题。研究发现当前AI模型在这种协同任务上表现不平衡,生成能力是主要瓶颈,但协同工作确实能提升问题解决效果,为开发更智能的AI助手指明了方向。
自计算机诞生以来,人们就担心机器会背叛创造者。近期AI事件包括数据泄露、自主破坏行为和系统追求错误目标,暴露了当前安全控制的弱点。然而这种结果并非不可避免。AI由人类构建,用我们的数据训练,在我们设计的硬件上运行。人类主导权仍是决定因素,责任仍在我们。
360 AI Research团队发布的FG-CLIP 2是一个突破性的双语精细视觉语言对齐模型,能够同时处理中英文并进行精细的图像理解。该模型通过两阶段训练策略和多目标联合优化,在29个数据集的8类任务中均达到最先进性能,特别创新了文本内模态对比损失机制。团队还构建了首个中文多模态评测基准,填补了该领域空白,为智能商务、安防监控、医疗影像等应用开辟新可能。