随着云计算在“新基建”中的核心作用逐渐显现，各行业都在持续深化、探索企业上云的落地方案。当企业应用、关键任务等系统都在逐步上云时，企业各个站点之间、站点与总部之间的互联也将更多地转向以云为中心的网络模式。在这种情况下，基于云架构的智能化运营也让越来越多的企业考
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亚马逊云科技宣布，全托管生成式AI服务AmazonBedrock现已正式可用。客户可以使用来自众多领先AI公司的高性能基础模型，帮助各种规模的企业构建新的生成式AI应用程序。一些知名企业如阿迪达斯、宝马集团、GoDaddy、默克等都在应用这些生成式AI创新，重塑其产品和服务。
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作为国内头部短视频应用之一，直播是快手电商的重要业务场景。为应对直播秒杀的极端流量峰值，快手容器云联合阿里云打造混合云弹性调度架构。日前首次大规模应用，成功支撑了百万级别秒杀峰值的计算资源需求。这为直播电商技术的发展提供了重要借鉴。 据公开资料，快手目前平均日活跃用户达3. 76 亿，平均月活跃用户达6. 73 亿，累计互关用户对数超过 311 亿对，日�
随着互联网的快速发展，AI大模型算的上是当前行业里最“炽手可热”的技术，大模型是AI领域的重要发展趋势。大模型需要大量的数据和计算资源，同时也需要强大的应用场景支持，对各行各业都有深远的影响，各厂商开始了“千模大战”。正如戴金权所说的那样，“英特尔一直坚持开源开放，无论是从客户侧的产业界合作是从学术界的高校合作，英特尔都在持续推动，相信�
2023年10月18日，在迪拜举行的全球科技展会GITEXGlobal2023上，腾讯云与阿布扎比酋长国政府支持部达成合作，共同打造公共服务应用TAMM。依托腾讯云小程序平台，TAMM将推出各类小程序，为民众提供服务。2022年，该活动吸引了5000多家公司和17万多名与会者。
英国首相RishiSunak最近表达了对人工智能技术所带来风险的担忧，并强调只有政府能够应对这些风险。AI技术可能会使制造化学或生物武器变得更加容易，传播恐惧，甚至在极端情况下，完全摆脱人类的控制。今年5月，由加拿大、法国、德国、意大利、日本、英国、美国和欧盟组成的七国集团呼吁采纳标准以创建值得信赖的AI，并建立一个名为「广岛AI进程」的部长级论坛。
线日，三六零智慧生活集团召开“360视觉云硬件生态发布会”，大会主题为“AI新时代，安防新生态”。在360认知型通用人工智能大模型“360智脑”基础上，360视觉大模型持续进化，助力360安防产品全线视觉云在一周前已开放公测，吸引了10万企业用户注册。经过沉淀共性需求，360视觉云SaaS服务平台满足中小微企业三大通用需求，包括客流统计、收银防损以及云大屏、云报表，全方位助力中小微企业数字化转型。
智慧时代已经到来。新一代人工智能在全球范围内蓬勃发展，为经济社会注入新活力，并深刻地改变着人们的生产和生活方式。人工智能技术的持续进步正在对金融行业进行深刻重塑，催生一系列金融产品和业务模式的创新。作为一种基础技术变革，人工智能具有很强的带动作用，能够推动传统产业实现技术创新和产品升级。在金融业的数字化转型过程中，人工智能也将发挥�
10月27日，华为云GaussDB数据库城市沙龙·安徽站圈层活动顺利举行。活动邀请了金融行业代表及伙伴，一起围绕数据库展开了金融行业数字化转型解决方案与成功实践交流，共同推动国内数据库在金融行业的发展和落地。华为云GaussDB将深耕金融场景，通过全面创新，成为金融客户数据库更优的选择，并从金融行业走向其他对数据库有高要求的行业，从中国的创新场景走向全球的客户，给世界一个更优的选择。
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Humanloop是一个用于构建和监控以大语言模型为基础的生产级应用的协作平台。它提供了一套完整的工具集,可以帮助开发者更快速地将AI从原型开发到生产环境,同时保证系统的可靠性。主要功能包括:提示工程,可以迭代和版本化提示,提高命中率;模型管理,支持各种模型并进行跟踪;内容评估,收集反馈并进行定量分析;以及合作平台,让非技术人员也可以参与到AI应用开发中。典型应用场景有构建聊天机器人、自动化客户支持以及生成营销内容等。Humanloop已经受到了成千上万开发者的青睐,被多家知名企业所使用。
ULTRA是一个知识图谱推理的基础模型。单个预训练的ULTRA模型可以在任何多关系图谱上执行链接预测任务,并支持任意实体/关系词汇。性能优于许多专门针对每个图谱进行训练的SOTA模型。遵循基础模型的预训练-微调范式,可以在任何图谱上立即使用预训练的ULTRA检查点进行零样本推理,也可以进行进一步的微调。ULTRA为任何知识图谱提供了统一的、可学习的、可转移的表示。ULTRA使用图神经网络和NBFNet的修改版本。它不学习针对下游图谱的特定实体和关系嵌入,而是基于关系之间的交互获得相对关系表示。
Langroid是一个轻量级、可扩展和原则性的Python框架,可以轻松地构建基于LLM的应用程序。您可以设置代理,为它们配备可选组件(LLM、向量存储和方法),分配它们任务,并让他们通过交换消息协作解决问题。这个多代理范例的灵感来自Actor框架(但您不需要了解任何关于这个的知识!)。Langroid提供了一个全新的LLM应用程序开发方式,在简化开发人员体验方面进行了深思熟虑;它不使用Langchain。我们欢迎贡献–请参阅贡献文档以获取贡献想法。
