近日,阿里云IoT边缘计算产品Link Edge正式公测。Link Edge将阿里云的计算能力扩展至边缘,在离设备最近的位置执行计算,提供安全可靠、低延时、低成本、易扩展的本地计算服务,能够大大提升处理效率,减轻云端的负荷,提供更快的响应,将需求在边缘端解决,是IoT服务不可缺少的环节。
Link Edge专为物联网开发者推出,产品继承了阿里云安全、存储、计算、人工智能的能力,可部署于不同量级的智能设备和计算节点中,提供稳定、安全、多样的边缘到IoT设备的通信连接,同时可以结合阿里云的大数据、AI学习、语音、视频等能力,打造出云边端三位一体的计算体系。此外,Link Edge还支持设备接入、函数计算、规则引擎、路由转发、断网续传等功能。
在实际场景中,Link Edge的应用领域越来越广泛,例如在未来酒店,边缘网关通过Link Edge快速集成了本地设备,并作为本地节点快速响应本地事件,实现入楼闸机、房间门、空调、照明、水电等设备的M2M智能联动,客人入住后由天猫精灵作为私人管家,接收住户指令、管理多端设备,实现室内室外一体化的语音智能。
作为IoT服务不可或缺的一部分,边缘计算日益受到业界重视。Link Edge独有物模型概念,通过定义物模型连接不同协议、不同数据格式的设备,精准描述设备属性及其功能,便于设备之间互操作。可以预想,此次Link Edge公测将会大大推动IoT服务落地的进程。
好文章,需要你的鼓励
谷歌发布新的AI学术搜索工具Scholar Labs,旨在回答详细研究问题。该工具使用AI识别查询中的主要话题和关系,目前仅对部分登录用户开放。与传统学术搜索不同,Scholar Labs不依赖引用次数或期刊影响因子等传统指标来筛选研究质量,而是通过分析文档全文、发表位置、作者信息及引用频次来排序。科学界对这种忽略传统质量评估方式的新方法持谨慎态度,认为研究者仍需保持对文献质量的最终判断权。
武汉大学研究团队提出DITING网络小说翻译评估框架,首次系统评估大型语言模型在网络小说翻译方面的表现。该研究构建了六维评估体系和AgentEval多智能体评估方法,发现中国训练的模型在文化理解方面具有优势,DeepSeek-V3表现最佳。研究揭示了AI翻译在文化适应和创意表达方面的挑战,为未来发展指明方向。
Meta发布第三代SAM(分割一切模型)系列AI模型,专注于视觉智能而非语言处理。该模型擅长物体检测,能够精确识别图像和视频中的特定对象。SAM 3在海量图像视频数据集上训练,可通过点击或文本描述准确标识目标物体。Meta将其应用于Instagram编辑工具和Facebook市场功能改进。在野生动物保护方面,SAM 3与保护组织合作分析超万台摄像头捕获的动物视频,成功识别百余种物种,为生态研究提供重要技术支持。
参数实验室等机构联合发布的Dr.LLM技术,通过为大型语言模型配备智能路由器,让AI能根据问题复杂度动态选择计算路径。该系统仅用4000个训练样本和极少参数,就实现了准确率提升3.4%同时节省计算资源的突破,在多个任务上表现出色且具有强泛化能力,为AI效率优化开辟新方向。