至顶网软件频道消息: 当前,人工智能当属最火热的话题,从国家层面到地方层面,政策密集支持,科技融资屡破纪录,巨头公司纷纷动作不断,初创公司如雨后春笋般涌现,时常成为各大媒体的头条。
我们知道,人工智能背后离不开大数据分析,而机器学习最主要的就是数据,对于有一定规模的分析团队来说,往往感觉有些力不所及, 如何控制对数据的访问?如果在分析项目上进行协作,用什么工具等等。
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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。
清华大学研究团队开发出CoIRL-AD自动驾驶新框架,让AI同时具备模仿学习和强化学习能力。该系统在AI内部设置两个"驾驶员",一个负责模仿专家行为,另一个负责探索试错,两者通过竞争合作机制共享知识。实验显示,新系统碰撞率比传统方法降低18%,在罕见场景和跨城市部署中表现更优,为自动驾驶技术提供了新的学习范式。
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。
UC圣地亚哥与英特尔联合研究提出AT-GRPO算法,首次实现多个AI系统的有效协作训练。该方法让AI团队在真实协作环境中学习,而非单独训练后组合。实验显示,在复杂规划任务中,AI团队成功率从单体AI的14-47%提升至96-99.5%,编程和数学推理任务也有显著改善。这项突破为软件开发、教育、科研等领域的AI应用开辟了新路径。