4月9日,华为云广东专属月正式启动,对外发布三大资源优惠政策,四大专属场景资源包,五大云产品套餐,六大创新支持计划,通过云、AI、视频技术创新,激发互联网企业业务新价值,实现资源高效、应用敏捷、业务智能、体验创新、安全可信。
2020年,在网络强国战略的指引下,互联网行业牢牢把握信息化发展的历史机遇,稳步推进网络基础设施建设,创下了一项项新的历史成绩。如今,随着云、AI、计算等新技术的融合聚变,互联网又一次走到了时代的路口,唯有进行坚实的技术创新才能应对互联网发展。
面对这些机遇和挑战,致力于为互联网企业提供技术支撑和价值升级的华为云广东专属月计划也再一次升级亮相。
专属月走进广东 助力互联网企业抢占先机
华为云广东专属月是面向互联网行业,产业联动、产业融合、产业升级的活动。在特定时间、面向特定区域, 秉承“开放、共创、共享”的理念,为客户和伙伴提供专属政策、资源、平台等一系列服务,坚持为企业提供更多商机及共创平台,致力于用技术创新助推互联网产业智能升级。
作为经济强省,广东不仅是数字经济建设的重要城市,也是互联网产业经济发展的高地。广东省近年积极响应省政府对于数字经济的决策和发展规划,把互联网经济作为实施创新驱动战略和打造经济升级版的重要支撑。
近年来,华为云不断强化与广东当地互联网企业的合作,以技术创新赋能互联网企业转型升级。其中,三七互娱牵手华为云,持续推进业务创新,构建以容器、云游戏、EI为中心的差异化竞争力;虎牙直播基于华为AI技术,打造了昇腾AI全内容审核解决方案,降低了40%的运营成本,并确保业务安全合规,构建了绿色互联网环境。
钜惠来袭,广东专属月活动再升级
据了解,此次广东专属月活动将迎来再升级,为广东的互联网企业带来出海资源等“三大资源优惠政策”,面对新老客户、伙伴客户及开发者极具诱惑力的“四大场景专属包”,提供包含基础云资源套餐在内的“五大云产品套餐”,推出华为云联创营等“六大创新支持计划”。
本次华为云专属月的时间将从四月持续到六月,陆续将辐射北京、上海、广东、浙江、江苏、四川、福建、湖南、湖北等十大区域开展活动。同时,华为云专属月将提供AR/VR、高清音视频等十大联创场景,为互联网企业提供极致视频、5G云游戏、大数据存算分离等专属解决方案,为互联网企业赋能。
此外,华为云专属月还通过华为云联创营、X-Labs等方式,为互联网企业提供全面协同的技术共创平台;通过提供启明星服务计划、沃土云创计划的全面共享的创新生态,实现加速创新;借助华为云严选市场),为互联网企业提供专属推广渠道,提升企业品牌的知名度;通过线上线下高端品牌活动、联合品牌曝光等方式,为互联网企业提供专属品牌曝光的机会;为互联网企业提供专属政策,包括1.5亿元互联网企业上云专项资金、多款云容器服务等;提供上云实施、云上管理、咨询服务、技术培训,为互联网企业提供专属服务。
30年来,华为将自身在ICT领域的实践经验和技术积累,持续不断地释放给产业和伙伴,为千行百业赋能。华为云专属月也通过全面开放的融合技术能力、全面协同的技术共创平台、全面共享的创新生态的持续赋能,成为了互联网企业值得信赖的合作伙伴。
从2019年7月正式启动,在2020年10月全面升级,到今天,华为云专属月已经走过了10余个省市。如今,2021年华为云广东专属月的来临,将通过华为云最新前沿技术创新、案例实践,助力广东互联网企业持续发展,培育经济发展新动能,推动互联网行业高质量发展。
4月9日,华为云“广东专属月”正式发布,粤创新,粤不凡,等你加入华为云。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。