9月27日,2019杭州云栖大会上,阿里云推出了IoT Studio的最新版本,面向开发者更加友好,可通过低代码开发方式,方便实现设备之间的联动、设备与服务的数据流转,帮助用户经济高效的完成物联网应用开发。
IoT Studio是阿里云在应用开发领域打造的一站式、低成本、高稳定、易定制的物联网生产力工具。此次推出的新版IoT Studio面向各个行业提供了场景化解决方案模板,企业可以直接利用现有解决方案模版来开发自己的业务,将开发过程从几周缩短到几天。同时,IoT Studio提供了可视化应用开发的功能。用户通过简单的可视化拖拽的方式,即可将各种组件、图表与设备相关的数据源进行关联,几乎无需任何编程经验。
阿里云智能IoT产品专家祥木表示,IoT Studio是一个理念的非常超前的产品,把低代码这样的新技术融入智联网这样前沿的场景,可以有效解决智联网应用开发中常见的成本高、链路长、定制化程度高等痛点问题。让每个智联网开发者经过简单学习都能成为全栈物联网开发工程师,降低物联网开发门槛,并且大大提升物联网应用开发的工程效能。
低代码开发已成为业内新潮流,可将软件开发效率提升数倍甚至10倍以上。目前,低代码赛道在开发领域逐渐成为风口,国外已有独角兽级别的公司出现,预计2020年平台市场规模达155亿美元。而阿里云此次推出的IoT Studio,将智联网与低代码进行了完美结合,将在智联时代引发未来变革。
好文章,需要你的鼓励
麻省理工学院研究团队发现大语言模型"幻觉"现象的新根源:注意力机制存在固有缺陷。研究通过理论分析和实验证明,即使在理想条件下,注意力机制在处理多步推理任务时也会出现系统性错误。这一发现挑战了仅通过扩大模型规模就能解决所有问题的观点,为未来AI架构发展指明新方向,提醒用户在复杂推理任务中谨慎使用AI工具。
继苹果和其他厂商之后,Google正在加大力度推广其在智能手机上的人工智能功能。该公司试图通过展示AI在移动设备上的实用性和创新性来吸引消费者关注,希望说服用户相信手机AI功能的价值。Google面临的挑战是如何让消费者真正体验到AI带来的便利,并将这些技术优势转化为市场竞争力。
中科院自动化所等机构联合发布MM-RLHF研究,构建了史上最大的多模态AI对齐数据集,包含12万个精细人工标注样本。研究提出批评式奖励模型和动态奖励缩放算法,显著提升多模态AI的安全性和对话能力,为构建真正符合人类价值观的AI系统提供了突破性解决方案。