当前数字经济蓬勃发展,各行各业积极拥抱转型。数字经济的浪潮下,新业态、新模式、新技术对传统产业的冲击正不断加强,数字化转型已经成为全球共识。
在数字化时代,企业需要构建全新的数字化体系,以适应不断变化的现实。越来越多的中国企业正在依靠对“数字化”的深刻理解,加速数字化转型。以云计算、大数据、人工智能为代表的数字化技术正成为中国数字化转型的核心力量。
如果说,云计算是“铁路、公路和桥梁”,是数字化世界的基础设施。那么,大数据是“能源、燃料和自然资源”,是数字化世界的动力引擎。人工智能就是“调度员、放大镜和望远镜”,是数字化世界的“水晶球”。
数字化转型是现代企业适应市场竞争的不二选择,但很多企业对数字化转型仍旧还是一知半解。企业应该如何推动数字化转型,面对数字化的冲击应该做什么?
在数字化转型的过程中,企业技术环境也在发生变化,多云架构、数据爆炸增长正成为常态。更高效快捷、更安全可靠、更灵活弹性、更丰富创新成为企业构建IT系统的宗旨。中国企业亟需具备国产自研、安全可靠、核心技术、融合生态、行业经验的解决方案,走出一条创新的发展之路。
未来数字化技术与行业也将深度融合,进一步形成开放、融合、协同发展的数字化生态体系。届时,我们也将发现更多的面貌和可能,然后御风而行。
在此背景下,至顶网联合浪潮商用机器共同发起了“决胜未来时刻 数字化转型中国方案”大型选题项目,旨在携手各行业传统企业能够顺应数字化转型的发展,更好地服务于自身用户的角度进行记录和报道。我们选取了金融和制造行业,挖掘行业先锋企业面对转型挑战与冲击时的应对与解决之道,为同行业中国企业转型升级提供参考与新思维。
比如招商银行在AS400集中式架构上进行的分布式创新,青岛诺亚帮助制造业客户从定性到定量的转型等。同时,我们也邀请了浪潮商用机器的专家畅谈了他们在赋能行业客户转型方面所进行的最佳实践。
2019年12月5日,主题为“云无界,中国造,协致远”的浪潮商用机器有限公司(IPS)2019客户大会在杭州隆重举办,IPS携手客户、生态合作伙伴,以及诸多行业专家,共同探讨了基于先进的Power架构,为企业用户打造融合的IT基础架构,助力中国经济云中致胜。
应该说,这次大会是我们数字化转型之旅的一个延展,展现了浪潮商用机器在加速企业全面数字化转型进程所做的卓越工作。这期的《数字化转型方略》专刊将盘点过去一年“决胜未来时刻 数字化转型中国方案”的成果,并带来IPS2019客户大会的全面报道,精彩不容错过。(文/李祥敬)
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这项研究介绍了VisCoder,一个经过专门微调的大语言模型,用于生成可执行的Python可视化代码。研究团队创建了包含20万样本的VisCode-200K数据集,结合了可执行代码示例和多轮修正对话。在PandasPlotBench基准测试中,VisCoder显著优于同等规模的开源模型,甚至在某些方面超越了GPT-4o-mini。研究还引入了自我调试评估模式,证明了反馈驱动学习对提高代码可执行性和视觉准确性的重要性。
这项研究提出了"适应再连续学习"(ACL)框架,一种创新的方法解决预训练模型在连续学习中的稳定性-可塑性困境。通过在学习新任务前先对模型进行适应性调整,ACL使模型既能更好地学习新知识(提高可塑性),又能保留已有知识(维持稳定性)。实验证明,该框架能显著提升各种连续学习方法的性能,为解决人工智能系统中的"灾难性遗忘"问题提供了有效途径。
这篇研究首次关注了CLIP模型文本编码器的对抗鲁棒性问题,提出了LEAF方法(Levenshtein高效对抗性微调)来增强文本编码器的稳健性。实验表明,LEAF显著提高了模型在面对文本扰动时的性能,在AG-News数据集上将对抗准确率从44.5%提升至63.3%。当集成到Stable Diffusion等文本到图像生成模型中时,LEAF显著提高了对抗噪声下的生成质量;在多模态检索任务中,它平均提高了10个百分点的召回率。此外,LEAF还增强了模型的可解释性,使文本嵌入的反演更加准确。
BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台,整合了38个基准中的30万个问题,按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差,而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面,让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大,强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化,为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。