至顶网软件频道消息: IBM宣布推出两项数据科学和人工智能服务:整合的私有云栈及精英咨询团队,旨在加快企业部署。
蓝色巨人上周五推出多项Cloud Data for Data(数据版云数据)的预打包和整合数据科学工具的扩展计划。 IBM的Cloud Private for Data(数据版私有云)是一个整合了数据科学、工程和应用程序的构建平台。
此前,蓝色巨人曾宣布过利用机器学习清理数据以及推出数据科学平台的计划概要。 Cloud Private for Data则是整合了来自物联网传感器、设备和电子商务的数据,因此企业可以构建分析应用程序。参看:
l IBM Cloud Private发布开放式架构赢得混合云之战(http://www.zdnet.com/article/ibm-cloud-private-launches-with-bet-open-architecture-wins-hybrid-cloud-scrum/)
l IBM的Watson数据平台旨在成为数据科学操作系统(http://www.zdnet.com/article/ibms-watson-data-platform-aims-to-become-data-science-operating-system/)
l IBM提升Watson数据平台,注重人工智能(http://www.zdnet.com/article/ibm-enhances-watson-data-platform-with-an-eye-towards-ai/)
l 数据科学的大希望:机器学习可以治愈阁下的烂数据(http://www.zdnet.com/article/the-great-data-science-hope-machine-learning-can-cure-your--data-hygiene/)
l IBM简化分析定价(http://www.zdnet.com/article/ibm-simplifies-analytics-pricing/)
IBM 的Cloud Private for Data涵括了IBM旗下Data Science Experience(数据科学经验)、管理、数据库和管理产品里各种工具。
技术细节方面,IBM Cloud Private for Data部署在Cloud Platform(云平台)上基于容器和微服务架构的应用程序层上。 IBM补充表示,Cloud Private for Data可以在多个云上运行,Cloud Private for Data有适用于各个行业的版本。
此外,IBM还推出了数据科学精英团队(Data Science Elite Team)服务,该团队是个顾问团队,旨在帮助企业解决在迁移到人工智能时遇到的数据科学问题。团队由数据科学家、机器学习工程师和专家组成,以达到优化决策的目的。
IBM的精英数据科学团队目前与超过50名客户有合作,团队成员超过30人。该精英数据科学团队的合作范围广泛,可以在两到三周内提供三到四个具体的交付方案。
好文章,需要你的鼓励
GitHub CEO声称AI将承担所有编程工作,但现实中AI编程工具实际上降低了程序员的生产效率。回顾编程语言发展史,从Grace Hopper的高级语言到Java等技术,每次重大突破都曾因资源限制和固有思维遭到质疑,但最终都证明了抽象化的价值。当前AI编程工具面临命名误导、过度炒作和资源限制三重困扰,但随着技术进步,AI将有助于消除思想与结果之间的障碍。
本研究针对大语言模型中普遍存在的偏见问题,提出了一套完整的数据和AI治理框架。研究发现当前主流AI模型中37.65%的输出存在偏见,其中33.7%具有中高风险。通过开发BEATS检测系统和全生命周期治理方案,为AI系统建立了从数据收集到部署监控的完整"公平性保障体系",旨在让AI技术更好地服务全人类而非延续社会偏见。
英国林肯大学正在开发一种革命性的虚拟现实环境,让非专家通过身体演示来训练AI收割机器人。这种技术已在加拿大杂货店和日本便利店试用,未来可能彻底改变工作形态。虽然能降低危险工作的风险,但也带来就业替代、工资削减等问题。许多低薪工作将被远程操控的机器人取代,影响移民模式和劳工组织。这项技术仍处于早期阶段,但将在未来几年对工作产生深远影响。
浙江大学团队开发的HarmonyGuard框架首次解决了AI网络代理的安全与效率平衡难题。该系统通过三个协作的AI代理,实现自适应安全策略更新和双目标优化,在真实测试中将策略合规率提升38%,任务完成率提升20%,为构建既高效又安全的智能助手奠定重要基础。