北京,2020年5月26日——企业级混合云服务商青云QingCloud日前宣布,分布式关系型数据库PolonDB正式上线,全面无缝兼容PostgreSQL生态。随着新基建浪潮来袭,企业数字化转型进入快速发展期,数据量激增势不可挡。PolonDB上线后,将从云端发力,助力企业快速、高效面对未来数据处理需求。
随着企业数字化转型的不断深入,数据量环式激增,传统IT架构和数据库早已无法适应诸如物联网、新金融、新零售、新制造等行业对于数据高吞吐、灵活扩展等需求,架构灵活、扩展性良好,且具备高可靠、高可用的分布式数据库应运而生。聚焦到关系型数据库上,爆发式增长的数据在遭遇单机PostgreSQL数据库时,查询性能无法得到满足。一款能够具备无限水平扩展能力,性能随容量扩容而线性提升,能够按需扩展集群,可以支撑PB级别的分布式关系型数据库成为了企业的刚需。
青云QingCloud 分布式关系型数据库PolonDB正是这样的一款产品,它基于Citus构建,同时支持在线事务处理(OLTP)及在线分析处理(OLAP)场景。完美适配海量数据实时分析、海量事务处理等应用场景,有着众多独特优势,主要如下:
PolonDB 的正式发布进一步丰富了青云QingCloud数据库家族,与RadonDB、MySQL Plus、ChronusDB时序数据库、PostgreSQL、MongoDB、Redis、Memcached等形成完整的数据库家族版图,不仅能够以金融级高性能与高可用满足企业核心业务对数据库的高阶要求,而且能紧密结合企业业务场景,以专业的数据库服务实现高性价比数据归拢。
新基建的日渐火热,大数据将在企业及行业中迎来新一轮的快速发展。自2015年发布第一款大数据服务以来,青云QingCloud在大数据领域的创新从未停止,陆续推出Spark、Hadoop、Storm、HBase、ZooKeeper、Hive、SparkMR、QingMR等一系列大数据服务,为企业提供计算、存储、分析、查询一站式全方位的大数据服务。PolonDB正式发布后,青云QingCloud将拥有完整的数据库家族,搭配完善的大数据服务,通过数据产生更多业务洞察,驱动企业业务增长,帮助百行千业赢在数字化转型的起跑线上。
未来,青云QingCloud还将持续深耕数据库、大数据等数据产品与服务,从性能和场景两方面同时入手,不断提升在不同场景中的产品性能及服务能力,搭配人工智能、物联网、区块链等新时代的IT技术创新能力,助力中国企业实现完全自主可控的全面数字化。
好文章,需要你的鼓励
zip2zip是一项创新技术,通过引入动态自适应词汇表,让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组,显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法,基于LZW压缩算法,允许模型即时创建和使用"超级tokens",将输入和输出序列长度减少20-60%,大幅提升推理速度。实验表明,现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架,在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间,特别适用于专业领域和多语言场景。
这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者,创建了PARADEHATE数据集,用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美,随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示,在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异,证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案,为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。
这项研究由中国科学技术大学的研究团队提出了Pro3D-Editor,一种新型3D编辑框架,通过"渐进式视角"范式解决了现有3D编辑方法中的视角不一致问题。传统方法要么随机选择视角迭代编辑,要么同时编辑多个固定视角,都忽视了不同编辑任务对应不同的"编辑显著性视角"。Pro3D-Editor包含三个核心模块:主视角采样器自动选择最适合编辑的视角,关键视角渲染器通过创新的MoVE-LoRA技术将编辑信息传递到其他视角,全视角精修器修复并优化最终3D模型。实验证明该方法在编辑质量和准确性方面显著优于现有技术。
这项研究提出了ComposeAnything,一个无需重新训练的框架,可显著提升AI图像生成模型处理复杂空间关系的能力。该技术由INRIA、巴黎高师和CNRS的研究团队开发,通过三个创新步骤工作:首先利用大型语言模型创建包含深度信息的2.5D语义布局,然后生成粗略的场景合成图作为先验指导,最后通过物体先验强化和空间控制去噪引导扩散过程。在T2I-CompBench和NSR-1K基准测试中,该方法远超现有技术,特别是在处理复杂空间关系和多物体场景时表现卓越,为AI辅助创意设计开辟新可能。