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2024年05月

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  • 发表了文章 2024-08-12

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  • 发表了文章 2024-08-12

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  • 发表了文章 2024-08-12

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  • 发表了文章 2024-08-12

    使用 Flask 3 搭建问答平台(二):User 模型搭建

  • 发表了文章 2024-08-12

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  • 发表了文章 2024-08-12

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  • 发表了文章 2024-08-12

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  • 发表了文章 2024-08-12

    Apache Struts 2 2.3.14.3 远程代码执行(CVE-2013-2134)

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  • 回答了问题 2024-03-12

    国产算力土壤之上,能孕育出怎样的AI创新之花?

    1.要助力国内AI走得更高更远,你认为国产算力平台还需经历哪些磨砺和革新呢?核心技术攻关:持续突破高性能芯片的设计与制造技术,特别是针对AI训练和推理的专用芯片,提高计算效率和能效比,缩小与国际顶尖水平的差距。 生态体系完善:构建起涵盖芯片、服务器、操作系统、开发工具、算法框架等在内的完整AI生态链,确保国产算力平台具备足够的开放性和兼容性,吸引和扶持更多的开发者和合作伙伴。 软件优化与协同:加强软硬件一体化设计,优化系统级集成,确保AI算法能够充分利用国产硬件的性能优势,实现端到端的高效运行。 资源调度与管理:发展智能的资源调度和管理系统,以应对大规模分布式AI计算的需求,提高资源利用率和计算效率。 数据安全与合规:强化数据安全技术,确保在国产算力平台上运行的AI应用满足严格的数据保护法规要求,尤其是在数据跨境传输和隐私保护方面。 产学研深度融合:推动产学研合作,加强基础科学研究和关键技术转化,加快科技成果产业化进程,培养复合型AI人才,提升整个行业的创新能力。 绿色发展:着眼未来,关注环保和可持续发展,研发节能降耗的计算技术,降低数据中心能耗,践行绿色AI的发展理念。 2.国产算力土壤之上,能孕育出怎样的AI创新之花?通过自主研发的AI芯片和算力平台,可以支持多种AI应用场景,实现核心技术的自主知识产权和不受外部制约的创新发展。在制造业、医疗健康、智慧城市、金融、教育等诸多领域,基于国产算力平台构建针对行业特性的AI解决方案,推动各行各业的数字化转型和智能化升级。随着国产算力平台性能的提升和成本的降低,将激励更多企业和开发者尝试AI应用创新,如生成式模型、多模态AI、强化学习等前沿技术的落地应用。通过算力平台的建设和AI技术的深化应用,有望打破传统行业格局,催生出全新的产业形态和商业模式,驱动整个经济社会的创新驱动发展。国产算力平台的成功发展,不仅能保障国内AI产业的安全自主,还能增强在全球AI市场的竞争力,推动中国AI技术与国际领先水平同步甚至超越
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