MongoDB Atlas Search Nodes现已在谷歌云(Google Cloud)上全面推出,让客户能够更轻松、更经济高效地隔离和扩展生成式AI工作负载
适用于MongoDB Atlas的Google Cloud Vertex AI扩展以及BigQuery与Spark的全新集成,让客户能够更加无缝地利用其专有数据构建生成式AI应用程序
MongoDB加入谷歌云行业价值网络(Industry Value Network),并推出与谷歌云的生产数据引擎相集成的全新MongoDB Atlas,帮助企业构建行业特定解决方案
在谷歌分布式云端(Google Distributed Cloud)运行的MongoDB企业版数据库(MongoDB Enterprise Advanced)可帮助客户对应用程序安全性和数据隐私保护极为严格的要求
北京—2024年4月18日—MongoDB公司(纳斯达克股票代码:MDB)近日在2024 Google Cloud Next 大会上宣布将深化与谷歌云的合作,通过使用MongoDB Atlas Vector Search和谷歌云Vertex AI,更轻松、更具成本效益地构建、扩展和部署生成式AI应用程序,并对BigQuery数据处理提供额外支持。双方正在合作开发专门面向零售业和制造业的创新行业解决方案,通过深度产品集成和解决方案,为智慧工厂打造极具吸引力的购物体验和基于数据驱动的应用。MongoDB企业版数据库目前已在谷歌分布式云端(GDC)上推出,以满足需要运行高度敏感数据的工作负载的客户需求。
MongoDB全球合作伙伴执行副总裁Alan Chhabra表示:“MongoDB与谷歌云之间稳固的关系源于双方的密切合作,旨在共同满足各行业企业的独特需求。我们荣获‘谷歌云Marketplace年度合作伙伴(Google Cloud Partner of the Year - Marketplace)’这一殊荣,彰显了我们致力于为构建现代应用程序的客户提供最佳解决方案,同时,满足最高级别的安全和数据隐私要求。随着越来越多的客户选择MongoDB 和 Google Cloud,我们期待着继续加强双方的合作,通过新型生成型AI应用程序助力他们的业务增长。”
谷歌云迁移、ISV和Marketplace副总裁Stephen Orban表示:“很多客户都表示,需要在目前使用MongoDB这样的领先工具中集成世界级生成式AI。MongoDB和谷歌云已经帮助数千家双方共同客户成功地在谷歌云上使用MongoDB Atlas构建和部署应用程序。我们希望未来继续建立这种战略合作,并为开发人员提供更多方法,通过生成式AI快速高效地创建和增强应用程序,包括通过Vertex AI访问顶级模型,以及通过BigQuery访问自动化数据管道。”
自2018年合作以来,MongoDB和谷歌云已帮助数千家双方共同客户,其中包括Keller Williams、Powerledger、Rent the Runway和Ulta等,采用云原生数据策略实现了企业运营和终端用户服务的现代化。随着MongoDB与谷歌云合作的深入,将进一步助推客户实现:
MongoDB和谷歌云的深入合作得到了双方共同客户与合作伙伴的欢迎
成立于2009年的服装租赁公司Rent the Runway正在颠覆价值万亿美元的时尚业,并通过“云端衣橱”(Closet in the Cloud)重新定义女性着装,这是全球首个也是目前规模最大的共享设计师衣橱平台。Rent the Runway软件工程高级总监Mike Liberant表示:“在谷歌云上运行的MongoDB Atlas优势显著,因为它提供了一个完整的基础设施解决方案,解放了我们的运维工作,使我们能够专注于解决方案的研发和创新。具体而言,MongoDB Atlas帮助我们提高服装加工的效率和准确性,避免人为错误的发生,最终,我们就能为客户提供更优质、更迅捷的服务,让客户选择更多,花钱更少。MongoDB和谷歌云一直是我们强大的合作伙伴,为我们提供亟需的高品质服务和先进工具。”
全球数字化转型咨询公司Kin + Carta的主要业务是帮助企业实现业务现代化,更好地满足客户不断变化的需求。Kin + Carta全国谷歌云联盟(National Google Cloud Alliance)负责人Tara Catalano表示:“通过集成商务网络(Integrated Commerce Network),我们汇集了一流的软件合作伙伴,他们共同致力于简化端到端商务解决方案的构建过程。对于许多客户来说,最优解决方案的构建必须考虑到自己的实际需求,他们需要灵活性和更多选择,还要能够充分利用生成式AI带来的机遇,因此,MongoDB与BigQuery和Vertex Ai的连接和集成就成了一个极具吸引力的选择。”
好文章,需要你的鼓励
北京大学团队开发的DragMesh系统通过简单拖拽操作实现3D物体的物理真实交互。该系统采用分工合作架构,结合语义理解、几何预测和动画生成三个模块,在保证运动精度的同时将计算开销降至现有方法的五分之一。系统支持实时交互,无需重新训练即可处理新物体,为虚拟现实和游戏开发提供了高效解决方案。
AI硬件的竞争才刚刚开始,华硕Ascent GX10这样将专业级算力带入桌面级设备的尝试,或许正在改写个人AI开发的游戏规则。
达尔豪斯大学研究团队系统性批判了当前AI多智能体模拟的静态框架局限,提出以"动态场景演化、智能体-环境共同演化、生成式智能体架构"为核心的开放式模拟范式。该研究突破传统任务导向模式,强调AI智能体应具备自主探索、社会学习和环境重塑能力,为政策制定、教育创新和社会治理提供前所未有的模拟工具。