近日,SAP和IBM宣布两家公司将共同努力帮助金融机构迁移到混合云。作为合作的一部分,SAP将在IBM的金融服务云(IBM Cloud for Financial Services)上提供财务和数据分析工具。
就在今年 4 月,IBM 全面推出了金融服务云(Cloud for Financial Services)。该云旨在支持各种金融服务需求——从监管到隐私,同时还考虑到了不同架构的不同工作负载。该云的合作伙伴生态系统中已经包含了超过100家ISV、SaaS服务提供商和金融科技公司,其中包括SAP、Adobe、Infosys、Avaya、VMware 和 Lumina。
通过在IBM金融服务云上的SAP工具,金融机构及其合作伙伴将能够使用SAP的智能套件,包括SAP S/4HANA工具,以及SAP Adaptive Server Enterprise 和 SAP IQ 软件等数据管理工具。
IBM和SAP彼此已经是合作伙伴,并且已经帮助了数百家公司使用混合云环境将其运营实现了数字化。考虑到金融行业对合规性、安全性和弹性的严格要求,双方将这种合作伙伴关系进一步扩大,以更好地服务金融企业的做法是非常合乎逻辑的。
SAP金融服务部门负责人Bob Cummings 在一份声明中表示:“金融服务等受监管行业向云计算的快速过渡让我们有必要应对新的运营和技术挑战。”他表示:“IBM的云和SAP功能的携手可以帮助全世界的银行和保险机构加快他们的数字化旅程,并在全球范围内扩展他们的业务。”混合云是 IBM 增长战略的重要组成部分。在2020 财年,IBM 的云业务总收入增长了 20%,这在很大程度上要归功于 IBM 旗下的Red Hat提供的混合云计划。早些时候,IBM 报告其云业务在第二季度稳步增长,云业务收入增长了13%至70亿美元。
好文章,需要你的鼓励
研究人员基于Meta前首席AI科学家Yann LeCun提出的联合嵌入预测架构,开发了名为JETS的自监督时间序列基础模型。该模型能够处理不规则的可穿戴设备数据,通过学习预测缺失数据的含义而非数据本身,成功检测多种疾病。在高血压检测中AUROC达86.8%,心房扑动检测达70.5%。研究显示即使只有15%的参与者有标注医疗记录,该模型仍能有效利用85%的未标注数据进行训练,为利用不完整健康数据提供了新思路。
西湖大学等机构联合发布TwinFlow技术,通过创新的"双轨道"设计实现AI图像生成的革命性突破。该技术让原本需要40-100步的图像生成过程缩短到仅需1步,速度提升100倍且质量几乎无损。TwinFlow采用自我对抗机制,无需额外辅助模型,成功应用于200亿参数超大模型,在GenEval等标准测试中表现卓越,为实时AI图像生成应用开辟了广阔前景。
AI云基础设施提供商Coreweave今年经历了起伏。3月份IPO未达预期,10月收购Core Scientific计划因股东反对而搁浅。CEO Michael Intrator为公司表现辩护,称正在创建云计算新商业模式。面对股价波动和高负债质疑,他表示这是颠覆性创新的必然过程。公司从加密货币挖矿转型为AI基础设施提供商,与微软、OpenAI等巨头合作。对于AI行业循环投资批评,Intrator认为这是应对供需剧变的合作方式。
中山大学等机构联合开发的RealGen框架成功解决了AI生成图像的"塑料感"问题。该技术通过"探测器奖励"机制,让AI在躲避图像检测器识别的过程中学会制作更逼真照片。实验显示,RealGen在逼真度评测中大幅领先现有模型,在与真实照片对比中胜率接近50%,为AI图像生成技术带来重要突破。