技术的爆发与应用,最终都将赋能于人。
但技术的落地与实践,也往往充满挑战。
如何选择可靠的方案?
挑选合适的场景?
重塑传统的架构?
Oracle教你三招,
让新兴技术在企业落地生花
第一招 赢在起跑线,直接从应用起步
借助Oracle完整的云服务,让企业赢在起跑线上。包括:
第二招 站在巨人肩膀上,借助平台力量
通过拥有丰富附加功能的云平台,让企业站在“巨人的肩膀”上。包括:
第三招 万变不离其宗,从数据入手
通过大量的数据和存储服务,帮助企业实现数据价值最大程度变现。包括:
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初创公司Positron获得5160万美元A轮融资,推出专门针对AI推理的Atlas芯片。该公司声称其芯片在性能功耗比和成本效益方面比英伟达H100高出2-5倍,并已获得Cloudflare等企业客户采用。Positron专注于内存优化设计,无需液体冷却,可直接部署在现有数据中心。公司计划2026年推出支持16万亿参数模型的下一代Titan平台。
这项由Midjourney团队主导的研究解决了AI创意写作中的关键问题:如何让AI既能写出高质量内容,又能保持创作的多样性和趣味性。通过引入"偏差度"概念和开发DDPO、DORPO两种新训练方法,他们成功让AI学会从那些被传统方法忽视的优秀独特样本中汲取创意灵感,最终训练出的模型在保持顶级质量的同时,创作多样性接近人类水平,为AI创意写作开辟了新方向。
忽视智能体AI的潜力,特别是其对现代化数据基础设施的需求,面临着与忽视互联网的零售商相同的生存风险。关键不在于是否投资,而在于如何确保投资转化为可衡量的现实收益。企业需要超越AI试验阶段,明确业务目标,从治理开始构建ROI模型。成功的组织在整个技术栈中嵌入智能体,从面向客户的应用到内部治理系统。通过强化数据治理、减少重复工具和统一平台,AI的ROI将从理论变为现实。
上海AI实验室联合多所高校开发出VisualPRM系统,这是首个专门用于多模态推理的过程奖励模型。该系统能像老师批改作业一样逐步检查AI的推理过程,显著提升了AI在视觉推理任务上的表现。研究团队构建了包含40万样本的训练数据集和专门的评估基准,实现了在七个推理基准上的全面性能提升,即使是最先进的大型模型也获得了5.9个百分点的改进。