西雅图, 2017 年 8 月 9 日 – Tableau Software 宣布收购 ClearGraph,一家位于帕洛阿尔托的领先初创企业,该企业可通过自然语言查询技术,实现智能数据发现和数据分析。Tableau 计划将 ClearGraph 的技术集成到旗下产品中,使更多用户能够借助自然语言提问和寻求见解,进而更轻松地与数据交互。
“ Tableau 非常高兴迎来 ClearGraph 团队的加入,帮助用户使用自然语言对自己的数据进行提问”,Tableau 首席产品官 Francois Ajenstat 说,“借助自然语言查询,更多的用户将能以更轻松的方式与 Tableau 交互,无论是需要快速获得问题答案的高管,还是出差在外希望通过手机从数据中获取答案的用户,他们的需求都能将能够得到满足。我们对此次收购感到非常兴奋,因为 ClearGraph 团队不仅与我们有共同的目标,还在对话分析方面与我们有着一致的创新思路。”
ClearGraph 通过自然语言令分析数据变得更加简单。它能连接离散的数据源,然后通过简便的对话风格搜索,使这些数据源可访问且易于理解,进而为用户带来消费者般的体验。ClearGraph 独有的自然语言查询技术采用知识图谱的形式存储语义数据,这些图谱可以扩展,并可随时间推移习得新知识。使用 ClearGraph 访问和分析数据无需任何技术培训,因为系统能通过自然语言推测出用户意图。例如,用户可以问这样的问题,“纽约购买订书钉的客户带来的总销售额”,然后可以筛选 “过去 30 天内的订单” ,还可以按 “项目所有者的部门” 进行分组。
“我们之所以建立 ClearGraph,是因为我们发现了利用自然语言在人与计算机之间搭建桥梁的需求,这一桥梁在探索数据时尤为重要”,ClearGraph 首席执行官 Andrew Vigneault 表示,“Tableau 与 ClearGraph 可谓是珠联璧合,因为我们有着相近的目标和企业文化,而且我们都真正渴望帮助全球更多用户访问数据,与数据进行交互,并从数据中获取答案”。
Andrew Vigneault 和 Ryan Atallah 于 2014 年创立了 ClearGraph 。获得斯坦福大学博士学位的 Alex Djalali 也是该团队的一员,他擅长的领域是计算机语言学,负责与其他几位工程师一起开发产品。ClearGraph 拥有众多客户,其中不乏大型企业。作为收购的一部分,公司现有员工也将加入 Tableau 位于帕洛阿尔托的办事处。该团队将专注于将 ClearGraph 的基本技术集成到 Tableau 产品中。
好文章,需要你的鼓励
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AI虽具备变革企业洞察力的潜力,但成功依赖于数据质量。大多数AI项目失败源于数据混乱分散而非算法局限。谷歌BigQuery云数据AI平台打破数据孤岛,简化治理,加速企业AI应用。通过AI自动化数据处理,实现实时分析,并与Vertex AI深度集成,使企业能够高效处理结构化和非结构化数据,将智能商业转型从愿景变为现实。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。