ZD至顶网CIO与应用频道 07月08日 评论消息: 在客户时代(Age of the Customer),普通用户和消费者拥有泛在的连接能力,他们因此期待能够在需要的时刻和地点得到个性化的服务和产品。传统的采集在线行为数据或者通过第三方采购数据的途径都已经不能够充分支持企业满足以上客户需求。为了帮助企业决策者全面的了解客户及其所置身情境的信息,企业架构专业人士必须对企业原有的架构进行修改,以确保企业能够充分获得和处理有关业务实时的洞察和数据。Forrester将这种数据能力命名为“自适应智能”(Adaptive Intelligence),它指的是:企业为了实现业务价值的最大化而开展的实时、多向、用于获得适合特定情境的权威知识的数据分享活动。
对于数据的需求正在塑造中国数据经济
中国数据经济的早期实践者可以被分为四类,如下图所示。企业架构专业人士应当了解不同象限的市场特点以及处在不同位置的企业如何通过更广泛的参与到数据生态系统中、或者通过与其他企业协作发展自身的自适应智能能力。
·数据客户 通常会利用来自不同源头的数据改善客户体验和实现市场差异化
·数据发起者 通过开放内部数据资源来打造共赢的合作伙伴关系
·数据分析者 通过用数据模型工具处理原始数据从而获得分析洞察
·数据集成商 通过搭建数据市场来促进数据利用
作为发展自适应智能的第一步,企业可以首先尝试利用外部的数据资源。企业架构专业人员可以率先开始自适应智能的相关工作,并帮助企业完成相应的转型。在发展的初始阶段,企业架构专业人员须要重点关注数据的来源、结构以及互操作性,并逐步丰富包括治理和控制在内的自适应智能的其他功能。
好文章,需要你的鼓励
还在为渲染一个3D模型等上几小时吗?还在纠结移动办公就得牺牲性能吗?当AI遇上专业工作站,传统设计流程的游戏规则正在被改写。
伊斯法罕大学研究团队通过分析Google Play商店21款AI教育应用的用户评论,发现作业辅导类应用获得超80%正面评价,而语言学习和管理系统类应用表现较差。用户赞赏AI工具的快速响应和个性化指导,但抱怨收费过高、准确性不稳定等问题。研究建议开发者关注自适应个性化,政策制定者建立相关规范,未来发展方向为混合AI-人类模型。
据报道,OpenAI正与亚马逊洽谈至少100亿美元的融资。亚马逊此前已是Anthropic的最大投资者,并为其建设了110亿美元的数据中心园区。若融资达成,OpenAI将采用AWS的Trainium系列AI芯片。Trainium3采用三纳米工艺,配备八核心和32MB SRAM内存。AWS可将数千台服务器连接成拥有百万芯片的集群。报道未透露具体估值,但OpenAI最近一次二次出售估值已达5000亿美元。
这项由伊利诺伊大学香槟分校等四所院校联合完成的研究,提出了名为DaSH的层次化数据选择方法。该方法突破了传统数据选择只关注单个样本的局限,通过建模数据的天然层次结构,实现了更智能高效的数据集选择。在两个公开基准测试中,DaSH相比现有方法提升了高达26.2%的准确率,同时大幅减少了所需的探索步数。