在疫情的催化下,线上业务正在飞速向线上经济的方向进行拓展。传统企业如何才能跟上这场百年未见的大变革?在这里,混合云正式向大家问好。
过去,在一些企业眼中,所谓数字化转型,只不过是将传统的线下业务转移到线上,而这种方式无非是换了一种经营模式而已。从表象上看,这种观点也没有很大的差错。但是要把数字化转型与企业的营销、制造、管理相结合,深入进行分析的话,应该就不是换一种营销模式这么简单了。
随着实践越来越越深入,企业慢慢从业务在线化转向了真正的数字化——线上线下的业务数据得以被收集、处理、存储,而经过数据分析,对应的结果又会被反馈回具体的业务,为企业产品调整、商业模式转变以及管理方式变革提供参考。
这意味着,企业的线上线下业务会将进一步被打通,大数据在这个过程中将充分发挥出它的技术优势,实现对企业未来产品、未来技术、未来发展方向的数字化预判,帮助企业重塑在市场中的核心竞争力。
那么,企业如何把分散于各个地方的数据收集起来,同时释放数据的最大价值,让自己在这场数字化大潮中立于不败之地呢?这就需要一个可以将云、边、端所有业务融合成一体的一体化平台。
很明显,专注于企业内部业务应用的数据中心或私有云是无法全面满足这一需求的。然而,可以满足海量用户业务应用的公有云在隐私和数据保护方面又很难取得企业信任。于是,能够兼有两者优势的混合云架构开始受到越来越多企业的重视。
但是,新的问题是,企业业务在混合云上的部署,也并非是一件一帆风顺的事情。企业上云,需要如何“掌舵”?灵活开放的云平台应当如何去进行构建?跨云业务又将如何协同,才能让业务管理更加高效?从“容”上云,敏捷开发的目标又应该如何才能实现?当前,很多企业对混合云还存在着很多的疑问。
为此我们总结了有关混合云的100个相关的问题,推出《混合云「百科全书」》特刊,从决策、部署、运营、开发四个维度为大家全面阐释了何为混合云,混合云可以为企业带来什么,以及企业如何更好地搭建混合云。希望借此帮助企业更好地理解混合云、部署混合云、用好混合云,为企业现代化应用部署和管理提供参考、打好基础。
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在AI智能体的发展中,记忆能力成为区分不同类型的关键因素。专家将AI智能体分为七类:简单反射、基于模型反射、目标导向、效用导向、学习型、多智能体系统和层次化智能体。有状态的智能体具备数据记忆能力,能提供持续上下文,而无状态系统每次都重新开始。未来AI需要实现实时记忆访问,将存储与计算集成在同一位置,从而创造出具备人类般记忆能力的数字孪生系统。
中国人民大学和字节跳动联合提出Pass@k训练方法,通过给AI模型多次答题机会来平衡探索与利用。该方法不仅提升了模型的多样性表现,还意外改善了单次答题准确率。实验显示,经过训练的7B参数模型在某些任务上超越了GPT-4o等大型商业模型,为AI训练方法论贡献了重要洞察。
OpenAI首席执行官阿尔特曼表示,公司计划在不久的将来投入数万亿美元用于AI基础设施建设,包括数据中心建设等。他正在设计新型金融工具来筹集资金。阿尔特曼认为当前AI投资存在过度兴奋现象,类似于90年代互联网泡沫,但AI技术本身是真实且重要的。他承认GPT-5发布存在问题,并表示OpenAI未来可能会上市。
南加州大学等机构研究团队开发出突破性的"N-gram覆盖攻击"方法,仅通过分析AI模型生成的文本内容就能检测其是否记住了训练数据,无需访问模型内部信息。该方法在多个数据集上超越传统方法,效率提升2.6倍。研究还发现新一代AI模型如GPT-4o展现出更强隐私保护能力,为AI隐私审计和版权保护提供了实用工具。