企业级全栈云ICT服务商青云QingCloud日前出席了思科(广州)智慧城产业发展中心落成暨项目签约活动,并且宣布与思科达成合作。在广州市政府副秘书长曾凯章,番禺区长陈德俊、青云QingCloud CEO黄允松、思科大中华区董事长陈仕炜和思科大中华区首席执行官萧洁云的见证下,青云QingCloud运营副总裁林源与思科大中华区首席财务官徐阳代表双方企业签订了合作协议。基于此次合作,青云QingCloud将在思科(广州)智慧城项目中,利用自身在IT基础设施建设的能力和运营经验,同思科共同整合上下游资源、满足业务落地的需求,在优势互补的基础上进一步深化双方合作,共同通推进智慧城落地。
思科(广州)智慧城围绕“以产建城、以城促产”的建设思路,将思科物联网技术优势与产业合作伙伴的行业解决方案相结合,构建智慧城市生活、工作、学习、娱乐等各方面所需的智慧产业生态体系,打造在全国乃至全球具有示范效应和产业拉动作用的智慧城市样板。青云QingCloud将在思科(广州)智慧城项目中为其提供云计算、大数据、物联网等创新技术落地层面的平台支撑,为该项目上下游合作伙伴实现万物互联、智能制造提供强有力的资源平台和应用平台保障。
青云QingCloud运营副总裁林源表示:“广东作为制造业大省,制造业的创新和发展能力对广东省的发展有着举足轻重的作用。青云QingCloud作为企业级全栈云ICT服务商,有着全行业耕耘的经验和全栈运营的能力,对于推动智能制造业发展也有着强烈的责任感。此次和思科达成合作,一方面可以依托青云QingCloud产品和服务能力保障整个项目的落地;另一方面,也能与思科共同发力,打造全栈的、面向智慧城全业态的云服务平台。”
制造业作为传统的四大行业之一,近些年来也进入了数字化转型的重要阶段。青云QingCloud对于制造业的关注和投入度从未减少,近几年已经成功的帮助诸如本钢集团、山东京博、西部矿业集团等落地云计算,实现了传统制造业的华丽转身。对于制造业发展的推动,QingCloud有着强烈的推动意愿,也有着可落地的最佳实践。
未来,青云QingCloud将和思科在更多领域展开深度合作,将云计算与物联网技术优势相结合,构建面向整个企业级的解决方案,在帮助企业和产业升级落地的同时,打造一个可持续发展的生态产业圈。
好文章,需要你的鼓励
这项由加州大学圣地亚哥分校和微软研究院合作开发的REAL框架,通过程序分析反馈训练大型语言模型生成高质量代码。与传统方法不同,REAL采用强化学习将代码安全性和可维护性作为奖励信号,不依赖人工标注或特定规则。研究在多个数据集上的实验表明,REAL在保证功能正确性的同时显著提高了代码质量,有效解决了"即兴编程"中的安全漏洞和维护性问题,为AI辅助编程提供了新的范式。
加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架,让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式,包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例,确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中,仅使用自生成训练数据,Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多,证明AI可以通过自我挑战实现有效学习,减少对人类标注的依赖。
南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI,一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程,解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息,并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集,包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示,PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%,LPIPS减少38%,显著超越现有方法。
这项研究提出了LongGuide算法,解决了大型语言模型在长文本生成任务中的局限性。研究团队发现,仅依靠上下文学习无法使模型充分掌握文本的语言和格式特性。LongGuide通过自动生成两种指导原则:度量指导原则和输出约束指导原则,显著提升了模型性能。在七种长文本生成任务中,该方法使开源和闭源模型的ROUGE-L评分平均提高约6%。LongGuide具有通用性强、易于学习、成本效益高等优点,为提升AI长文本生成能力提供了新方向。