据国外媒体报道,市场研究机构国际数据公司在周一晚发布的预测报告中指出,全球大数据和业务分析年度收入将从2015年的1220亿美元大增至2019年1870亿美元(约合1671.2亿欧元)。
该研究公司预计,服务将占总收入的50%以上;其次是软件,包括最终用户查询、报告和分析工具,以及数据仓库管理工具,这几个领域的总收入将占到550亿美元;而硬件收入预计达280亿美元。
国际数据公司消费者洞察与分析项目主管杰西卡·格普费特(Jessica Goepfert)在一份声明中指出:“毫无疑问,大数据和分析将对几乎每个行业产生巨大影响。大数据和分析技术有助于提高企业利润和业绩,增强响应能力,提高客户满意度并吸引潜在客户。”
国际数据公司预测,就垂直行业而言,分散生产(包括汽车、消费类电子产品、玩具和家具等截然不容的项目)在大数据和分析市场的价值将达到228亿美元。
同时,银行业和加工 艺制造业(包括化学品、食品和燃料等大宗 物品)将分别获得221亿美元和164亿美元的收入机会。
国际数据公司分析和信息管理集团副总裁丹·维赛特(Dan Vesset)表示:“能够利用新一代业务分析解决方案优势的组织可以利用数字化转型机遇,适应环境的颠覆性变革,并在市场中创造差异化竞争优势。”
国际数据公司预测,从地域角度来看,到2019年,美国将成为全球最大的大数据和分析市场,其收入将超过980亿美元;其次是西欧,亚太地区(不包括日本)和拉丁美洲分列第三、四位。
好文章,需要你的鼓励
这项由东京科学技术大学等机构联合发布的研究提出了UMoE架构,通过重新设计注意力机制,实现了注意力层和前馈网络层的专家参数共享。该方法在多个数据集上显著优于现有的MoE方法,同时保持了较低的计算开销,为大语言模型的高效扩展提供了新思路。
当前企业面临引入AI的机遇与挑战。管理层需要了解机器学习算法基础,包括线性回归、神经网络等核心技术。专家建议从小规模试点开始,优先选择高影响用例,投资数据治理,提升员工技能。对于影子IT现象,应将其视为机会而非问题,建立治理流程将有效工具正式化。成功的AI采用需要明确目标、跨部门协作、变革管理和持续学习社区建设。
小米团队开发的MiMo-7B模型证明了AI领域"小而精"路线的可行性。这个仅有70亿参数的模型通过创新的预训练数据处理、三阶段训练策略和强化学习优化,在数学推理和编程任务上超越了320亿参数的大模型,甚至在某些指标上击败OpenAI o1-mini。研究团队还开发了高效的训练基础设施,将训练速度提升2.29倍。该成果已完全开源,为AI民主化发展提供了新思路。