我想到现场# 对于 “AI 时代下大数据技术未来路在何方?以及 Apache Flink 未来发展趋势” 这个话题,在 AI 时代,大数据技术将与 AI 深度融合。一方面,大数据为 AI 提供海量数据基础用于模型训练与优化,AI 则反过来助力大数据处理,例如智能数据清洗、自动化数据标注等。未来大数据技术会更加注重实时性与智能化,实时处理海量数据以满足当下快速决策需求,同时利用 AI 提升数据...
云计算的进化方向 云原生与应用、大模型的深度融合:云原生作为云计算演进的重要方向,将与应用、大模型更紧密结合。未来,应用开发会更多地基于云原生技术,实现上层应用的现代化服务,助力企业数字化、智能化转型。例如,通过云原生架构,能够更高效地部署和管理 AI 应用,提升应用的性能和可扩展性. 算力服务的升级与创新:基础云计算服务将向新一代算力服务演进,人工智能、区块链、大数据、扩展现实等算力服务不...
在AI时代,存储能力和计算能力都是推动技术进步的关键因素,它们相辅相成,难以割舍。然而,根据不同的应用场景和阶段,它们的重要性可能会有所侧重。 我对“存力”与“算力”重要性的分析: 存储能力(存力)的重要性 数据基础:存储能力是AI的基石。没有足够的数据存储,就无法收集和保存海量的数据资源,而这些数据是训练强大AI模型的必需品。 数据访问速度:随着数据量的增加,存储系统的访问速度和效率变得至...
建议:将通义灵码直接接入到阿里云函数计算,让更多的普罗大众可以使用自然语言实现自己的编程需求,例如自动获取招考公告等。 在当今数字化时代,编程不再是专业人士的专属技能。随着人工智能技术的发展,越来越多的普通人也开始尝试通过自然语言来实现自己的编程需求。通义灵码作为一种创新的自然语言处理工具,能够帮助用户更加便捷地完成各种编程任务,比如自动获取招考公告等。为了进一步推广这一技术,建议将通义灵码...
技术层面 优化模型架构与训练机制:研发人员应不断改进大模型的架构,使其在生成信息时能更准确地依据事实和逻辑。同时,完善训练数据的筛选和预处理,确保数据的真实性和可靠性,从源头上减少虚假信息生成的可能性。 引入事实核查机制:在大模型的生成过程中,嵌入事实核查模块,对生成的内容实时进行事实性检验,一旦发现与已知事实不符的信息,及时进行修正或提示。 提高模型的可解释性:增强大模型的可解释性,使人们...