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联邦
随着人工智能的发展,联邦学习在打破“数据孤岛”和保护隐私方面展现出巨大潜力,但也面临诸多安全挑战。本文总结了五个关键研究方向:1. 提高防御方法的鲁棒性,以应对多种攻击;2. 研究更多样化的攻击手段,促进防御进步;3. 提升通信效率,平衡安全与性能;4. 探索异构联邦学习,拓展应用场景;5. 增强模型可解释性,确保应用安全。未来需深入研究这些方向,推动联邦学习成为数据安全领域的关键技术。
解决方案评测|AI 剧本生成与动画创作
随着影视、游戏、广告等内容产业的爆发式增长,剧本创作与动画制作的需求量和复杂度持续攀升。传统流程耗时耗力且成本高,平均需12-18个月完成一部中等规模3D动画项目。阿里云通过“AI+云计算”重构这一链路,提出从剧本到画面的端到端创作提效方案,涵盖智能生成剧本、自动化动画创作及云端协作,旨在降本50%、提速3倍。本文将从技术能力、创作自由度、商业化适配性三大维度解析该解决方案,并提出多项改进建议,助力内容团队实现高效创作。 [了解更多并在线部署](https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/animation-creation)
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20天前
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来自: 云存储
StarTower RIP 技术:重塑智能终端算力生态
在智能终端普及的今天,StarTower 的资源交互证明(RIP)技术通过算力打包、存储和调度,重塑了智能终端算力生态。虚拟化技术和容器化管理统一并优化了算力资源,分布式存储与微隔离技术保障数据安全,SDN 和边缘计算卸载提升了算力交互效率。这一创新为高效利用和共享算力开辟了新道路,引领智能化新时代。
OpenYurt v1.6正式发布 | 提供节点级别的流量复用能力
本次发布的v1.6版本主要特性包括:节点级别的流量复用能力、增强的边缘自治能力等。
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21天前
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大模型承重墙,去掉了就开始摆烂!苹果给出了超级权重
近期,苹果公司与圣母大学的研究人员发现大型语言模型(LLM)中存在“超级权重”参数,尽管仅占模型参数的0.01%,却对模型性能有极大影响。去除一个超级权重可使困惑度增加三个数量级,零样本准确性大幅下降。研究提出一种数据无关方法识别这些权重,并通过保留超级权重和超级激活,显著提升模型压缩效果,在量化后保持较高性能。该发现对资源受限环境下的LLM部署有重要意义。论文链接:https://arxiv.org/pdf/2411.07191。
【科普向】模型蒸馏和模型量化到底是什么???
在数字化快速发展的时代,人工智能(AI)技术已广泛应用,但大型深度学习模型对计算资源的需求日益增长,增加了部署成本并限制了其在资源有限环境下的应用。为此,研究人员提出了模型蒸馏和模型量化两种关键技术。 模型蒸馏通过将大型教师模型的知识传递给小型学生模型,利用软标签指导训练,使学生模型在保持较高准确性的同时显著减少计算需求,特别适用于移动设备和嵌入式系统。 模型量化则是通过降低模型权重的精度(如从32位浮点数到8位整数),大幅减少模型大小和计算量,提高运行速度,并能更好地适应低配置设备。量化分为后训练量化和量化感知训练等多种方法,各有优劣。
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25天前
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算力流动的基石:边缘网络产品技术升级与实践探索
本文介绍了边缘网络产品技术的升级与实践探索,由阿里云专家分享。内容涵盖三大方面:1) 云编一体的混合组网方案,通过边缘节点实现广泛覆盖和高效连接;2) 基于边缘基础设施特点构建一网多态的边缘网络平台,提供多种业务形态的统一技术支持;3) 以软硬一体的边缘网关技术实现多类型业务网络平面统一,确保不同网络间的互联互通。边缘网络已实现全球覆盖、差异化连接及云边互联,支持即开即用和云网一体,满足各行业需求。
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25天前
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智联边缘: CDN算网联动新范式
本文介绍了智联边缘计算中CDN算网联动的新范式,涵盖四个方面:1) 淘宝HTTP3升级实践,介绍XQUIC协议栈的研发与应用;2) 阿里云CDN QUIC应用升级,强调其易用性、可靠性和丰富的功能;3) CDN边缘流量计算应用生态矩阵,展示EdgeRoutine在边缘节点上的多种计算形态和存储方案;4) 新一代Web架构,基于边缘应用开发者平台构建低延迟、免运维的前端边缘应用,提升网站性能和用户体验。通过这些技术,实现了高效、安全、低延迟的网络传输和边缘计算能力。
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25天前
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AI时代下, 边缘云上的技术演进与场景创新
本文介绍了AI时代下边缘云的技术演进与场景创新。主要内容分为三部分:一是边缘云算力形态的多元化演进,强调阿里云边缘节点服务(ENS)在全球600多个节点的部署,提供低时延、本地化和小型化的价值;二是边缘AI推理的创新发展与实践,涵盖低时延、资源广分布、本地化及弹性需求等优势;三是云游戏在边缘承载的技术演进,探讨云游戏对边缘计算的依赖及其技术方案,如多开技术、云存储和网络架构优化,以提升用户体验并降低成本。文章展示了边缘云在未来智能化、实时化解决方案中的重要性。
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