第四届世界智能大会将搭建“云上世界智能大会”平台。邀请来自世界智能科技领域最具影响力的学术权威、行业精英、国际机构、专业媒体等在线注册,通过线上平台观会、观展、观赛及参与其它活动。大会首次应用“数据看板”功能,通过有效地抓取数据,并使用图形、图标和其他直观方式加以分析,从而更好的理解数据、应用数据。
据了解,“数据看板”并不是简单的把数据变成图表,而是以数据为视角,看待整个第四届世界智能大会。其原理是通过大数据技术对本届大会相关数据进行采集、清洗、上传、入库,从而建立相关数据库,抓取并筛选相关数据信息,通过图表+数据的形式,清晰明了的传递各类数据信息。
“数据看板”是第四届世界智能大会展会大数据价值释放的最后一公里。借助于图形化手段,清晰有效地传达第四届世界智能大会参会观众行为数据。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的信息与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察,为第四届世界智能大会整体情况提供科学的数据评估与决策。
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据报道,OpenAI正与亚马逊洽谈至少100亿美元的融资。亚马逊此前已是Anthropic的最大投资者,并为其建设了110亿美元的数据中心园区。若融资达成,OpenAI将采用AWS的Trainium系列AI芯片。Trainium3采用三纳米工艺,配备八核心和32MB SRAM内存。AWS可将数千台服务器连接成拥有百万芯片的集群。报道未透露具体估值,但OpenAI最近一次二次出售估值已达5000亿美元。
伊斯法罕大学研究团队通过分析Google Play商店21款AI教育应用的用户评论,发现作业辅导类应用获得超80%正面评价,而语言学习和管理系统类应用表现较差。用户赞赏AI工具的快速响应和个性化指导,但抱怨收费过高、准确性不稳定等问题。研究建议开发者关注自适应个性化,政策制定者建立相关规范,未来发展方向为混合AI-人类模型。
各行业企业存储的数据量持续攀升,5PB以上已成常态,10PB以上也日益普遍。2026年非结构化数据管理的主题是全面增长:更多数据、更多投资、更多痛点以及更多AI安全风险。AI应用加速普及、数字化信息激增以及富媒体和传感器数据大幅增加推动了数据增长。随着AI推理应用的发展,企业将意识到非结构化数据管理对AI投资回报率的关键作用。
这项由伊利诺伊大学香槟分校等四所院校联合完成的研究,提出了名为DaSH的层次化数据选择方法。该方法突破了传统数据选择只关注单个样本的局限,通过建模数据的天然层次结构,实现了更智能高效的数据集选择。在两个公开基准测试中,DaSH相比现有方法提升了高达26.2%的准确率,同时大幅减少了所需的探索步数。