过气的方便面君再度爆红?
空荡荡的方便面货架是何人所为?
“独自美丽” 的香菇炖鸡面背后又隐藏着什么?
这一切的背后,是形势所迫还是口味的驱使?
欢迎走进今天的《方便面逆袭之谜》……
“亲,有话直说哦~”
“好嘞ヽ( ̄▽ ̄)?)!”
要说方便面因为疫情重获大众青睐这事儿,人气担当康师傅必须有姓名!短短几个月不仅一扫当年在外卖面前败下阵来的颓势,还妥妥的加入了“宅家豪华套餐”。
但对于整个零售业而言,情况可就没这么乐观了。激增的线上业务、7*24小时的客户需求、巨大的现金流压力、突发的业务波动……疫情犹如一场大考,考验着零售企业的数字化能力,稍有懈怠,多年辛苦恐怕就付之东流。小企业首当其冲,大集团也概莫能外。因此,在“新常态”下如何践行业务永续,进行成本和现金流的优化显得尤为关键。顶新集团及旗下新享智云科技公司,就正寻求这道难题的答案……
现阶段,基于云的服务不断激增。 IBM对来自全球 20 多个国家和地区 19 个行业的 1,106 名企业高管开展了一项调研。调研结果显示,超过八成的企业已经开始在多云环境中开展运营。这些环境中大部分包含多个云平台,复杂性也随之增加。
多云环境增速迅猛,已然成为当今时代企业生存和取得成功所不可或缺的要素,大部分企业的多云环境至少包括 2 到 15 个云平台,混合多云管理难度加大。
管理好多云环境可以让企业提升敏捷性,降低运营成本,并将更多资源投入创新领域。
企业需要根据自身需求选择最适合自己的多云管理路径,建立多云管理路线图,并在必要时引入合作伙伴。
由于管理多云基础架构的要求非常高,即便是“多云大师”也常常感到独木难支。最好的解决办法就是引入合作伙伴,因此有超过一半的“多云大师”,选择与外部合作伙伴一起管理多云环境。预计到 2021 年,将有接近四分之三的“多云大师”在混合多云管理中引入合作伙伴。
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在我们的日常生活中,睡眠的重要性不言而喻。一个晚上没睡好,第二天的工作效率就会大打折扣,而充足的睡眠不仅能让我们恢复精力,还能帮助大脑整理和巩固当天学到的知识。有趣的是,AI模型竟然也表现出了类似的“睡眠需求”。
DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计,仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型,挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术,大幅提升内存效率和计算性能,为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。
尽管模型上下文协议(MCP)自11月推出以来用户数量快速增长,但金融机构等监管行业仍保持谨慎态度。银行等金融服务公司虽然在机器学习和算法方面是先驱,但对于MCP和Agent2Agent(A2A)系统的采用较为保守。监管企业通常只使用内部代理,因为其API集成需要经过多年审查以确保合规性和安全性。专家指出,MCP缺乏基本构建块,特别是在互操作性、通信标准、身份验证和审计跟踪方面。金融机构需要确保代理能够进行"了解您的客户"验证,并具备可验证的身份识别能力。
加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力,发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差,大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench,并提出了识别-推理分解法(RRD),通过任务分解显著提升了AI性能,最高改善幅度达25.2%。