和阿里云相比,百度智能云所提供的数据库种类明显偏少。因此,在百度智能云中,将“数据库”统一整合在“云基础”之中。
虽然百度云提供的数据库种类相对较少,但还是向用户提供了比较全面的数据库说明文档,对产品功能、产品系列、使用场景、热门规格有比较详细的介绍。
但是懂云帝在对百度智能云数据库分类统计时,并未找到与“图形数据库”相对应的数据库产品类型。
那就借这个机会,与大家探讨一下“图数据库”对企业数字化转型所起到的作用吧。
图形数据库在网络上的解释是一种存储图形关系的数据库,表达的是人物之间的关系。这种表达关系,对于企业的意义就在于“溯源”,溯源在这次抗疫中所起到的重要作用,在这里就不再多说了。而图形数据库的关系处理能力,正是溯源所需要的主要功能,在图形数据库示例中,我们可以直观了解到不同数据之间的相互关联,从而可以对信息数据进行准确溯源。企业如果也同样掌握了溯源的能力,那么无论在产品营销方面、生产技术优化还是在舆情分析方面,都会有着不小的助力。
而百度云作为一个老牌数据企业,并不应该缺乏这方面的技术能力,但为何没有将图形数据库在云平台上提供出来?这还有待更近一步的了解。
好文章,需要你的鼓励
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。