至顶网CIO与应用频道 03月28日 北京消息:Teradata天睿公司(Teradata Corporation,纽交所:TDC)宣布,旗下子公司Think Big Analytics咨询部门已加入NVIDIA服务交付合作伙伴计划(NVIDIA Service Delivery Partner)。目前,NVIDIA图形处理器(GPU)广泛应用于深度学习、人工智能(AI)、加速分析应用等技术。作为该计划成员,Think Big Analytics将针对企业级应用与NVIDIA共同优化深度学习技术,帮助客户扩大AI项目规模,并协调制定AI项目市场策略。
Teradata天睿公司曾委托市场研究机构Vanson Bourne对260家大型跨国企业开展调查。调查结果显示,企业环境下部署AI技术的最大挑战是缺少可实现AI技术的IT基础设施与技术人才。通过此次的合作伙伴计划,Teradata天睿公司与NVIDIA强强联手,依托双方在AI技术上的丰富经验与同类顶级AI运算平台,帮助企业应对这两大挑战。
Think Big Analytics是第一批加入NVIDIA合作伙伴网络的大型全球咨询公司。专注于数据与分析技术的Teradata天睿公司将与NVIDIA携手开发解决方案,助力银行与保险、汽车、制造、电信、医疗、零售、媒体与娱乐、旅游与交通等行业实现显著的业务成果。Teradata天睿公司在AI Velocity服务中大量使用NVIDIA GPU,积累了丰富的深度学习实际部署经验,这帮助Teradata天睿公司通过NVIDIA层层严格筛选入围NVIDIA合作伙伴计划。
Teradata天睿公司旗下Think Big Analytics新兴业务部门副总裁Atif Kureishy表示:“企业使用NVIDIA GPU运行深度学习算法,不断创造业务价值。通过NVIDIA合作伙伴计划,我们开始正式使用基于NVIDIA的技术,这将帮助我们的数据科学家与工程师深入运用NVIDIA的专利技术与专业技能,并在双方合作中打造一条正反馈环,推动产品创新。”
Teradata天睿公司的咨询团队将能够运用NVIDIA的培训资料、技术支持资源与工具,确保客户运用NVIDIA AI运算平台顺利实施其AI解决方案。银行业客户将能够监察愈演愈烈的欺诈行为,并进一步增强客户亲密度。制造业厂商运用AI技术能够将智能系统感知与调整时间从几月缩短到几分钟,显著提升产量,并降低材料报废率。对于银行、制造及其它众多行业而言,NVIDIA AI运算平台与Teradata服务的完美结合将能够帮助企业加速部署深度学习与AI环境,缩短创造价值的时间。
NVIDIA 合作伙伴组织部门副总裁 Craig Weinstein 表示:“大多数企业需要量身打造AI技术方案才能满足其独特需求。但目前,AI技术人才相对短缺。因此,我们建议企业与Teradata天睿公司等咨询服务合作伙伴开展合作,他们将在NVIDIA GPU上运用AI技术,帮助企业实现卓越的业务成果与体验,依托深度学习与高级分析技术,加速部署AI技术环境,实现可观的业务成果。”
好文章,需要你的鼓励
这项由加州大学圣地亚哥分校和微软研究院合作开发的REAL框架,通过程序分析反馈训练大型语言模型生成高质量代码。与传统方法不同,REAL采用强化学习将代码安全性和可维护性作为奖励信号,不依赖人工标注或特定规则。研究在多个数据集上的实验表明,REAL在保证功能正确性的同时显著提高了代码质量,有效解决了"即兴编程"中的安全漏洞和维护性问题,为AI辅助编程提供了新的范式。
加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架,让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式,包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例,确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中,仅使用自生成训练数据,Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多,证明AI可以通过自我挑战实现有效学习,减少对人类标注的依赖。
南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI,一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程,解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息,并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集,包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示,PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%,LPIPS减少38%,显著超越现有方法。
这项研究提出了LongGuide算法,解决了大型语言模型在长文本生成任务中的局限性。研究团队发现,仅依靠上下文学习无法使模型充分掌握文本的语言和格式特性。LongGuide通过自动生成两种指导原则:度量指导原则和输出约束指导原则,显著提升了模型性能。在七种长文本生成任务中,该方法使开源和闭源模型的ROUGE-L评分平均提高约6%。LongGuide具有通用性强、易于学习、成本效益高等优点,为提升AI长文本生成能力提供了新方向。