ZD至顶网CIO与应用频道 11月14日 北京消息:2016年11月11日,福建省漳州市人民政府、漳州招商局经济技术开发区和华为公司签署战略合作协议,双方就共建云计算平台、共同打造漳州市、漳州招商局经济技术开发区云计算产业等领域达成全方位、深层次战略合作。漳州市市长檀云坤,漳州招商局经济技术开发区管委会主任丁勇,华为公司企业云业务部总裁杨瑞凯等相关领导出席了签约仪式。
漳州市位于厦漳区域桥头堡,面对台湾,南临港澳,辐射海西经济区,是泛珠三角、海峡西岸中心城市之一,中国“田园都市,生态之城”,生态竞争力位居福建第一。发展云计算、大数据产业具有独特的区位优势、科技优势和人才优势。近年来,漳州市、漳州招商局经济技术开发区高度重视云计算、大数据产业发展,并将其定位为战略新兴产业。此次合作,漳州市、漳州招商局经济技术开发区与华为企业云将共建云计算平台,加速城市信息化建设,带动漳州市、漳州招商局经济技术开发区传统产业转型升级,提升漳州市、漳州招商局经济技术开发区的新兴产业发展。
漳州市市长檀云坤表示,华为(漳州)云计算服务基地落地漳州,将显著提升漳州当地智慧城市建设及信息产业基础设施的服务能力与服务水平,支撑城市信息化、新兴信息产业发展,促进新一代信息技术、生物医药、智能制造、节能环保、新能源新材料等战略性新兴产业发展壮大。项目成功落地是漳州市信息产业发展新的里程碑,对推进漳州产业转型升级具有里程碑式的意义。
漳州招商局经济技术开发区管委会主任丁勇表示,华为(漳州)云计算中心的落成,将为推动“招商局·芯云谷”企业聚集、打造云产业生态发挥积极的带动作用,为开发区发展泛信息技术产业注入强劲动力,对提升开发区信息技术水平、区域综合治理能力提供有力保障。漳州开发区将全力做好相关配套支持,与华为企业云共同努力,加快推进“招商局·芯云谷”项目的开发,积极引进相关上下游企业,营造良好的产业氛围,将该项目打造成为面向厦门、漳州、泉州、潮汕和台湾地区的云计算产业高地,为漳州市经济社会发展增添新的活力。
华为企业云业务部总裁杨瑞凯表示,华为公司在云计算、大数据领域一直保持非常高的核心技术研发投入,华为企业云专注于打造云基础设施服务,坚持开放合作的理念,并承诺不进行数据变现,与合作伙伴一起共赢云时代的未来。此次合作协议的签署,标志着华为公司同漳州市、漳州招商局经济技术开发区在云计算产业发展合作上迈入了新的阶段。华为企业云将充分发挥在云服务领域的技术实力和资源优势,携手产业链上下游合作伙伴,与漳州市、漳州招商局经济技术开发区一起打造区域云生态,为当地政府信息化服务,为漳州及周边企业数字化转型服务,助力漳州市、漳州招商局经济技术开发区的智慧城市和产业调整。
未来,漳州市、漳州招商局经济技术开发区同华为企业云将共同努力,推动漳州市、漳州招商局经济技术开发区云计算、大数据、互联网和智慧城市等领域的快速发展,双方合作将对漳州市、漳州招商局经济技术开发区传统产业的升级转型和新经济业态的发展带来深远影响,同时,也将为当地经济振兴注入新动能,共同打造领先的云计算产业基地,带动福厦泉潮周边区域产业结构转型升级和社会经济的跨越式发展。
好文章,需要你的鼓励
这项研究针对现代文档检索系统中的关键缺陷:独立处理文档片段导致丢失上下文信息。研究团队开发了ConTEB基准测试来评估模型利用文档级上下文的能力,并提出了InSeNT方法,结合后期分块和创新的对比学习策略。实验表明,上下文感知嵌入显著提升检索性能,尤其在处理非自包含文本片段时,同时保持计算效率,对分块策略更具鲁棒性,并且在语料库规模扩大时表现更佳。这一研究为更智能的文档检索系统铺平了道路。
这项由布朗大学和Cohere实验室研究者联合进行的研究全面分析了大型语言模型(LLM)安全研究中的语言不平等现象。通过系统回顾近300篇2020-2024年间的安全相关论文,研究发现LLM安全研究严重偏向英语,即使中文这样的高资源语言也仅获得英语十分之一的研究关注,且这一差距正在扩大。研究还揭示非英语语言很少作为独立研究对象,且英语安全研究常忽略语言覆盖文档化。为解决这一问题,研究者提出了三个未来方向:开发文化敏感的评估基准、创建多语言安全训练数据,以及深入理解跨语言安全泛化挑战。
这项研究提出了ChARM,一种创新的角色扮演AI奖励建模框架,通过行为自适应边界和自我进化策略大幅提升AI角色的真实性和一致性。研究团队创建了包含1,108个角色的RoleplayPref数据集,实验表明ChARM比传统模型提高了13%的偏好排名准确率,应用于DPO技术后在多项基准测试中达到了领先水平。这一突破将为娱乐、教育和心理健康支持等领域带来更加自然、个性化的AI互动体验。
这篇研究重新审视了循环神经网络中的双线性状态转换机制,挑战了传统观点。高通AI研究团队证明,隐藏单元不仅是被动记忆存储,更是网络计算的积极参与者。研究建立了一个从实数对角线到完全双线性的模型层级,对应不同复杂度的状态跟踪任务。实验表明,双线性RNN能有效学习各种状态跟踪任务,甚至只需极少量训练数据。研究还发现,纯乘法交互比加法交互更有利于状态跟踪,为循环网络设计提供了新视角。