大模型与我们有什么关系 大模型能力能到哪些场景？ * 以游戏领域为例 * * AI写作助手、校准工具 * 语言学习平台
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。...这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏...他说，大数据不仅分散了人们的注意力，甚至是“危险”的，因为海量数据意味着决策制定将更加“集权化”，而科学本身是应当以人为本，强调自主性的。...正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
大会围绕“共生·共赢，开启国家产业园区新模式”、“应对·挑战，创造IDC产业未来新价值”、“技术·创新，迎接未来大数据时代”三个主题进行专题讨论。...贵州计划2015年大数据相关产业规模达1100亿元 贵州省政府印发了《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》和《贵州省大数据产业发展应用规划纲要(2014—2020年)》。...发展目标：到2015年，三大电信运营商数据中心等大数据产业基地基础设施基本建成，1-2个重点领域的大数据服务平台初具雏形，大数据应用服务初步形成布局。...引进10家左右大数据存储管理、分析处理的先进企业和若干电子信息产品制造业的龙头企业，培育200家大数据保障、系统集成服务、数据服务软件研发的中小企业，基本形成大数据产业配套体系，初步建立以大数据应用为基本业态的产业发展模式...、科研机构和高等院校的合作，大力引进国内外数据存储、分析和应用服务的高端企业，逐步集聚一批国家部委的信息分析中心和国内外龙头企业的研发、服务、交易、结算总部，吸引和培育一批数据分析和数据应用企业，打造形成以数据分析
大数据：大价值大机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT，字体比较大，留白比较多，大量图片，全彩印刷。...从内容上来讲，几乎都是各处的摘录和引用，没有太深入的内容，很多浮光掠影般的介绍和概念定义。概括起来有下面这些要点： 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。...制造业应用：给挖掘机安装GPS和数据上传系统，统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据，来判断市场是否有过剩的风险。 银行业应用：反诈骗系统。...数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。...主题：指数据仓库内的信息按主题进行组织，而不是像业务支撑系统那样按照业务功能进行组织。 集成：指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列的加工、整理和汇总。
万物皆可人工智能的时代已经到来，但是，你真的了解人工智能吗？你知道人工智能是如何与商业碰撞迸发出火花的吗？你知道人工智能如何从数据中产生价值的吗？ 理解事物，就要抓住其核心理念。...虽然在金融领域没有强大的数据支持，但是他在社交和专业活动等方面正面且稳定的行为，可以作为金融机构审批信贷的参照依据。...金融行业审批贷款的趋势是使用更多种类的非金融属性数据，通过人工智能来解读这些数据，使其能预测一个人的信用和风险水平，从而服务金融机构的风险控制需求。...我们总在抱怨这个时代的趋势变幻莫测，难以把握，却没有人静下心来寻找问题的根源。 书本上的知识是权威的，但更新太慢，实际操作价值较低。...大多数人可能会选择去上编程课或者英语补习班，或者在知识付费的时代中多学几门网课，多加几个“知识星球”，以达到“刷新认知”的目的。
chainpool 在阿里的讲座 引文 区块链是目前最火的行业，在这么火的行业里，充满了投机分子，也出现了许多创业者。 但太多的创业者是为了投机而创业， 能把握当下区块链发展趋势的却很少。...链池创始人兼 CTO 郭光华认为，顺势而为，量体裁衣是我们创业的准则。链池的主要奋斗方向：做所有优秀 PoS 链的权益池，以及帮助所有有创新共识的区块链顺利落地，如 Filecoin 。 ?...技术的沉淀与爆发是必然， 这时有许多人会问下一个机遇在哪里。 我们也一直在思考， 从以 Bitcoin 为首的全球数字货币,到以 Ethereum 为首的智能合约 ,下一个爆发点在哪里。...我们需要学习所有牛逼链的技术， 怎么才能做到呢？ 链池， 做所有优质链的权益池， 学习世界各种优秀链的精华， 组建世界优秀的区块链学习团队和区块链研究联盟。...总结 链池本着做所有优秀链的基石， 学所有优秀链的技术，组世界最优秀的区块链团队，迎接区块链的下一个风口。 ? chainpool
对于工作在复杂系统上的测试工程师，我们眼前浮现的都是这些人的屏幕上开着N个远程桌面，N个虚拟机，他们在每个交付迭代周期内都疲于奔命，顾此失彼地应付着各种不同的环境、浏览器和操作系统。...过去的几年里，测试的工作似乎变得完善和高效，成熟的敏捷实践使很多测试工作得以自动化，这无疑降低了企业成本，也使得测试本身变得更有趣，人们有时间去做一些创造性的工作，而把重复的、了无生趣的工作交给了机器和脚本...传统的硬件化虚拟占用的资源比一个容器要多不止10倍。我们不敢想象在一个物理机上开上百个虚拟机是什么效果，但是要实现同样数量的容器是很正常的。...从一个测试人员的角度来讲，这恰恰为我们运行测试脚本提供了丰富的土壤，我们不必担心一些依赖包悄悄地破坏我们的环境，也不再担心多人在相同的虚拟机或者硬件环境中的操作污染了环境，使defect无法重现，同时，...大部分测试人员对日新月异的技术并不是很敏感，很多时候，我们可能会认为，这些技术的发展，并不会也并不想知道这些技术能对日常的测试工作带来多少影响，但其实很多时候看似孤立的领域，碰撞在一起会有意想不到的火花
新技术的爆发，催生新的应用场景与产品模式，撬动影响全行业的智能化变革。滚滚趋势下，作为从业者、创业者，将面对怎样的机遇和挑战，又该如何破局迎来 AGI 新时代？...近日，「大模型时代的机遇与挑战」腾讯云 TVP AI 创变研讨会在上海腾云大厦举行，特邀 AI 领域顶级大咖，围绕大模型热点话题进行深度分享与研讨，共同探索大模型时代的未来风向。...谈及 AI 的成本构成，徐巍老师认为当下主要包括算力成本、AI 技术的开发和维护成本，以及 AI 产品的运营和推广成本。 话题4：在大模型的热潮下，大公司和创业公司分别有哪些可以切入的创新机遇？...，垂直大模型的成本更加可控；从数据角度来说，作为大模型训练极为重要的部分，通用大模型所需要的数据量巨大，数据源限制性高，垂直知识库的可实现性更高。...本次活动已圆满落下帷幕，但腾讯云 TVP 专家们对于技术的探索还将继续，他们秉持着“用科技影响世界”的初心和愿景，持续以创新之心积极拥抱大模型时代的变革与趋势，以敬畏之意理性迎接未来的机遇和挑战。
文/在前线 老凉 数据爆发正在向数据智能演变，全新的数据时代正面临新的存储难题。...图为英特尔公司中国区非易失性存储事业部总经理刘钢 英特尔公司中国区非易失性存储事业部总经理刘钢表示，内存与存储是英特尔六大技术支柱的重要组成部分，在新数据时代，这已经成为英特尔以数据为中心转型的战略性基础设施...如今，英特尔与用户、伙伴一起打造了傲腾生态，与产业一起开启新数据时代。 三大瓶颈：直面新数据时代存储难题 数字产业是未来经济建设的基础，而作为新时代数字经济的“原材料”，数据的战略地位日益凸显。...IDC指出，新数据时代场景向企业提出新的关键需求和挑战，具体来看主要有新数据形态、新部署环境、新应用模式以及新价值需求四大特征。在这些特征需求下，企业数据存储面临多方面挑战。...同样，时延问题也是新数据时代存储领域的一大瓶颈，相较于DRAM，NAND在容量上可以满足数据增长需求，但时延反而是降低的趋势。
随着云计算在当前的巨大的需求，部署和管理所需的技能也在增多，未来以下五大职位可能将是一个需求暴增的职业。当然他们的收入也将会迎来暴增。 1....SQL SQL是结构化查询语言，是目前高科技领域应用最广泛的编程语言之一。他经常被用来数据库的查询与沟通，如Oracle和Microsoft SQL Server进行通信。...SQL相关的工作将会在未来需求增大。 2. Java Java是一种可以撰写跨平台应用程序的面向对象的程序设计语言。...Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。...在职业技能Java的需求被提到越来越多。 3. Microsoft SQL Server 微软SQL Server是由微软开发的关系数据库管理系统。
一般来说，一项新技术是否会随着时代的推进而被快速地迭代和发展，要看这项技术所应用在的实际业务场景中是否有相应的技术需求，毕竟没有任何技术是会被凭空创造出来的。...在这十年的时间里，首先是NetScape、Opera和Internet Explorer（IE）三大浏览器开始逐渐走入人们的视野。...自2002年开始，Web技术的发展便到了其整个发展历程的“下半场”。从2003年开始一直到2012年的这将近十年的时间里，新型Web技术的出现逐渐呈现出了爆炸式的增长。...XMLHTTPRequest2技术为 Web应用的数据传输提供了更方便和高效的传输方式；WebRTC技术为Web应用的实时在线视频／语音直播提供了底层的基础技术解决方案；WebGL技术为Web 应用提供了一种可以通过...IndexedDB技术为前端应用存储结构化数据并且对数据进行高性能的数据检索提供了支持。
来源：叶盛的读书笔记 ---- 摘要： 目前，中国企业SaaS产业仍然在发展初期。根据艾瑞咨询的数据， 2018年中国企业级SaaS市场规模达到了243.5亿元，同比增长了47.9%。...根据艾瑞咨询的数据， 2018年中国企业级SaaS市场规模达到了243.5亿元，同比增长了47.9%。...相比之下，提升效率降低成本则难度会大很多，而且不易被量化。 从客户价值角度出发，收入端的软件价值排序会优先于成本端的软件价值。...4.3.4 客户价值低，标准化难度大的SaaS赛道 客户价值低、标准化难度大的软件往往本身市场空间就不大，再加上标准化难度大，所以SaaS化的可能性很低。 5....本文节选自东兴证券研究所已于2020年3月2日发布的《中国SaaS产业的时代变革和投资机遇》报告，具体分析内容（包括风险提示等）请详见报告。若因对报告的摘编产生歧义，应以完整版报告内容为准。
大数据的发展越来越迅速，渗透到各行各业， 保险业也不例外。大数据不仅为保险业的发展提供了新的机遇和视角，也为保险业提出了新的挑战。 首先，我们来了解大数据给保险业带去的机遇。...保监会副主席王祖继就表示,，大数据时代保险业主要面临四个方面的机遇:一是拓宽行业发展空间。满足客户需求是金融企业生存和发展的前提,大数据和互联网的发展使保险业能够更好地满足客户需求。...大数据分析在保险业的四大切入点综合大数据分析各项优势，可看出大数据分析在保险业中存在四大主要应用切入点，如在业务结构化、客户视角营销、核保管理以及危机管理上均可体现大数据应用的优势性： （一） 助力产业结构化...总结，大数据商业应用是移动互联网时代的趋势，未来时代的特征，任何行业都无法回避。...挖掘“小而美”的市场 由于经济形势变化、金融业的开放和市场化，形成了许多小而美的机遇。
来源：51CTO 作者：王雪燕 编者按：由51CTO举办的WOT”互联网＋”时代大数据技术峰会上，就职北京大学人民医院院长助理、信息中心主任、医疗大数据研究中心副主任、骨关节科副主任医师的刘帆做了以《大数据时代医院信息化建设之机遇与挑战...慢慢发展到现在，对一个人的健康和疾病诊疗做全流程化的管理。这样一来，在我们去大医院看病就越来越复杂，除了主治医生以外，还有很多在为同一名患者服务。这是一种协同办公，在医院里共同的围绕一个人解决问题。...针对这样的情况，就会出现极度的资源占用问题。 为什么这样说呢？想必很多人都经历过大医院人满为患的现象。刘帆表示，这里有一个82现象，80%该在社区看或者在二级医院看的病，全都跑到大医院去看。...5大领域73系统204子系统 做成CDR集成平台平对于医院来说并不是一件容易的事情，甚至比任何组织企业都要复杂。...刘帆展示了他在2014年做的一次总结，在那个时候已经有五大领域，73个系统，204个子系统，到现在二百二十多个，还在不断的增加，只有这样的后台技术架构的集中平台才能够支撑如此复杂的医院运行。
所以，AI不是只有大模型。AI的大模型时代也 ≠ 只有大模型的AI时代。 成熟的AI，早就已经上岗了 或许你还不敢相信，现在哪怕小小的快递背后，都已经有AI技术在加持了。...简单归结：至强®️ 可扩展处理器及其内置的AI加速器，以及OpenVINO™️ ，oneAPI等一系列AI框架和优化软件打辅助。 当前影响AI应用性能的要素无非两个：算力和数据访问速度。...而在数据访问速度上，各级缓存大小、内存通道数、内存访问速度等都有一定程度的优化，另外在CPU Max系列中还集成了HBM高带宽内存技术。...这便是英特尔在AI大模型时代中的“加速之道”了。 还会带来怎样的变革？ 纵观AI技术的发展之路，不难发现英特尔在其中履行着一条非常清晰的准则——用起来才是硬道理。...甚至只在数据中心和边缘中用都不够，最好每个人的每台电脑，每个信息终端设备都有独立加速AI应用的能力才能“芯”满意足。
hydration 的性能损耗 难题 6：数据请求 这些问题是 SSR 一直以来远不如 CSR 应用广泛的主要原因，但时至今日，Serverless、low-code、4G/5G 网络环境三大机遇让 SSR...出现了新的转机，落地开花正当时 第一大机遇：Serverless 无服务器计算（serverless computing）将服务器相关的配置管理工作统统交给云供应商去做，以减轻用户管理云资源的负担 对云计算用户而言...，同时依托 CDN 轻松控制缓存策略，甚至能够实现动静分离的边缘流式渲染（ESR）： P.S.基于边缘计算的 SSR 的更多信息，见前端性能优化：当页面渲染遇上边缘计算 第二大机遇：low-code 如果说...low-code 开发模式下，数据依赖以配置化的形式录入，天然剥离，客户端公参、数据协议等均可通过 low-code 平台来配置，比如配 HTTP、RPC 两套协议，按环境自动选用 第三大机遇：4G/5G...网络环境 移动时代早期，离线 H5 是业界最佳实践，因为在线页面意味着秒级的加载时间，离线页面有着巨大的加载速度优势 但随着网络环境的发展，离线页面的加载速度优势已经不再是决定性因素（小程序的大爆发足以说明问题
AI时代来临，如何把握住文档处理及数据分析的机遇 前言 一、生成式人工智能与元宇宙 二、面向图像文档的复杂结构建模研究 三、大型语言模型的关键技术和实现 ChatGPT 介绍 ChatGPT的三个关键技术...所以在当前这个背景下，我们要对这部分的内容多做研究，如果把握住这个机遇，未来肯定会对自身及社会的发展都有一个极大的好处。 未来，我们可以期待ChatGPT在更多领域得到应用，例如金融、医疗、法律等。...早期研究人员希望把所有的自然语言处理任务都能够指令化，对每个任务标注数据。这种训练方式就是会在前面添加一个“指令”，该指令能够以自然语言的形式描述任务内容，从而使得大模型根据输入来输出任务期望的答案。...ChatGPT可以帮助处理大量的文本数据，这将有助于数据分析领域的发展，也可以帮助企业和研究人员更加方便地处理文本数据、提取有用的信息。...而且结合直播中介绍的生成式人工智能与元宇宙，面向图像文档的研究等内容的介绍，让我们不得不感叹时代科技发展的魅力。 也是要时刻惊醒自己要与时俱进，多多学习新的技术与理念，不要做被时代丢下的弃子。
引言： 制造业一直是全球经济中的重要支柱，而人工智能（AI）的涌现为制造业带来了全新的机遇和挑战。本文将探讨人工智能对制造业的积极影响以及可能存在的风险，以揭示这种技术革新在制造业发展中的重要性。...AI技术可以通过数据分析和预测，实现对供应链的精准管理，提高了物流和库存管理的效率，减少了浪费和延误，更好地满足了市场需求。 另外，人工智能还推动了制造业的可持续发展。...AI技术的引入需要大量的投资和技术支持，对于一些中小型企业来说可能具有挑战性，同时对于过度依赖AI也可能造成风险。 其次，数据安全和隐私问题也是一个挑战。...制造业在大量使用AI技术的同时需要处理和分析大量的敏感数据，如果这些数据受到侵犯或泄露，将对企业带来严重的风险和损失。...结尾： 人工智能对制造业带来了巨大的积极影响，从提升生产效率到推动可持续发展，都展现了其巨大的潜力。然而，必须认识到AI技术应用所带来的挑战，如技术依赖性和数据安全问题。
对此，笔者分别请来博时工业4.0与博时产业新动力基金的基金经理兰乔、蔡滨，一起对话工业4.0时代的投资与机遇。 ...兰乔：我认为工业4.0是第四次工业革命，目测会对市场产生非常深远的影响。前三次的工业革命是蒸汽机、电力革命以及信息技术所带来的工业革命，这一次工业4.0会把智能化，大数据等应用在产业上面。...在第三次自动化互联网的时代，商业环境互联网已经渗透，工业互联网信息的处理也已经具备了一定的技术条件，即工业化和信息化的两化融合。 中国现在有很强的工程师红利。...，八大对策，十大领域等细化的东西。 ...机遇和挑战是并存的，现在我们面临全球和国内经济增速放缓，国内人口结构变化，以至于经济增速放缓，处于转型期，预计过程会维持比较久的时间。
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...大数据时代 概述 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。...进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。...全球数据量以每两年翻倍的速度增长,在2010年已经正式进入ZB时代，2020年全球数据总量达到44ZB。 究竟怎么去存储庞大的数据，是企业面临的首要问题。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。
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