...CEO:AI的核心问题在于如何更有效、更灵活地转换数据

Snowflake是一个以人工智能为核心的数据云平台。我们的核心理念是,一个以数据为中心的云计算平台,将大大提升企业客户在数据处理方面的效率,这比通用云服务要好得多。我们认为人工智能是一项变革性技术,将改变数据存储、传输以及访问的各个方面。目前,我们拥有超过10,000名客户,去年收入达到6亿美元。总之,我们的核心...

...完整的银行互联网产品体系,包括智能高柜机器人小蓝及国产数据库

（1）AIDB战略——让数据会说话：公司与清华大学合作建立“先进智能数据库联合研究院”，以SUNDB数据库为底本升级更为先进的AI数据库，打造中国自主品牌安全可信的国产AIDB。（2）AI机器人——让银行更懂你：将AI技术应用于银行数字服务领域，推出了智能高柜数币机器人“小蓝”。通过“小蓝”的智能化服务，银行不...

大模型背景下,从数据资产化到数据智能应用要分几步?

过去,传统的数据团队更多地从事分析类、经营决策类、智能类支持工作,包括报表和商业智能等。但现在,这个角色正在逐渐发生变化。数据团队不仅继续承担原有的职责,还开始承担起企业内部数据流通和交互的角色。他们的核心任务是汇聚企业内的数据,并为各类系统提供数据服务,包括前台的业务系统。这种转变可能是当前或未来数据团...

《2024 年全球人工智能趋势报告》:GPU、数据架构依然是巨大挑战

高质量数据的可用性是一个主要障碍：数据质量是将人工智能项目投入生产的最大挑战。项目团队面临的挑战并不大，关于识别相关数据及其可用性；组织正在努力为项目构建一致、集成的数据基础。现代化数据架构对于成功至关重要：鉴于此，毫不奇怪，最大比例的受访者(35%)将存储和数据管理视为阻碍人工智能部署的主要基础...

数据为王!人工智能领域的数据服务产业深度剖析!

二、数据从哪里来?在人工智能领域,数据的质量直接决定了算法的效果。那么,这些数据都是从哪里来的呢?其实,数据的来源多种多样,包括但不限于以下几个方面:公开数据集:像ImageNet、COCO这样的公开数据集,为研究人员提供了大量的图像数据。这些数据集通常经过精心整理和标注,是算法训练和验证的宝贵资源。

DB 大咖对话 | 数据要素与人工智能对我国数据库技术和产业的影响

江晶:数据库领域正在紧跟大模型技术,尤其在人工智能对数据库本身的研究和研发方面,我认为可以快速落地的几个方面包括:自动实时动态调整数据库参数、人机交互方式的优化、SQL写法和执行计划的内部调整,以及查询优化器的智能化构建(www.e993.com)2024年11月27日。这些方向将减少对时效性和人为要求的依赖,提高数据库的性能和用户体验。

一文读懂具身智能:巨头在做什么、创业公司机会在哪、数据和...

Google,最近大家关注最多的可能是RT(RoboticTransformer)系列的工作,我觉得它的切入点更多是从大脑切入,类似于一脑多形。这两类企业都蛮有意思。张鹏:对,这两个路径不完全一样,但是都有各自的优势。OpenAI最近也在这方面有所进展,包括英伟达在GTC里边也把具身智能当成了非常重要的一条线。你们怎么看这两家...

蒋徐鑫|人工智能模型中数据泄露的法律风险防范

包括GPT-4都需要借助大量的数据通过深度学习进行训练和调整模型参数,以便其能够识别、理解和生成自然语言。而语料数据库作为训练和评估自然语言处理系统的主要数据来源,能够使人工智能模型可以实现更加准确和高效的文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。ChatGPT模型拥有来自互联网570GB文本数据的大规模语料数据库。庞大的...

中国测绘 | 贾友董事长:探寻智能化测绘的数据生产与服务方式

在向智能化测绘转型方面,天润科技完成了大量数字化测绘地理信息工程,包括数字城市、自然资源调查与监测、不动产调查、地理国情普查、自然灾害调查、交通设施建设与管理、能源开发利用、生态环境保护等领域,积累了大量的遥感数据、地理信息数据以及相关的空间分析方法。这些数据和方法的积累为实现智能化转型提供了坚实的基础。

生成式人工智能训练数据陷入版权争端??“投喂”大模型如何规范...

北京交通大学法学院副院长郑飞告诉记者,生成式人工智能的数据来源可以分为外界生产数据和自生产数据。其中,外界生产数据来源包括公共数据、数字图书馆、信息库、网络信息等,来源方式包括自行收集、公共下载、第三方购买、爬取、模拟生产等。自生产数据则来源于生成式人工智能应用时产生的相关数据。