Ramalan Teknologi Data dan Kepintaran Buatan untuk Separuh Kedua 2022
Berdasarkan apa yang kita lihat setakat ini pada tahun 2022, Datanami yakin ia boleh membuat lima ramalan ini untuk sepanjang tahun ini.
Kebolehcerapan Data Berterusan
Separuh pertama tahun ini adalah besar untuk kebolehmerhatian data, membolehkan pelanggan memahami situasi aliran data dengan lebih baik dan membangunkan penunjuk yang berkaitan. Apabila data menjadi lebih penting untuk membuat keputusan, begitu juga kesihatan dan ketersediaan data tersebut.
Kami telah melihat beberapa syarikat permulaan pemerhatian data menerima ratusan juta dolar dalam modal teroka, termasuk Cribl ($150J Siri D) ($135 juta Siri D) ; ); dan lain-lain. Syarikat lain yang membuat berita termasuk Bigeye, yang melancarkan metrik metadata, yang diperoleh oleh Software AG untuk $580 juta dan IBM, yang memperoleh Databand permulaan pemerhatian;
Momentum ini akan berterusan pada separuh kedua 2022, apabila lebih banyak syarikat pemerhatian data muncul dari hutan dan syarikat permulaan sedia ada berusaha untuk mengukuhkan kedudukan mereka dalam pasaran baru muncul ini.
Data langsung muncul
Data masa nyata telah berada di penunu belakang selama bertahun-tahun, menyediakan kes penggunaan khusus tetapi sebenarnya tidak digunakan secara meluas dalam perusahaan biasa. Walau bagaimanapun, terima kasih kepada pandemik COVID-19 dan penyusunan semula rancangan perniagaan yang berkaitan sejak beberapa tahun lalu, keadaan kini sudah matang untuk data masa nyata untuk memasuki kancah teknologi arus perdana.
"Saya rasa penstriman akhirnya berlaku," kata Ketua Pegawai Eksekutif Databricks Ali Ghodsi pada Sidang Kemuncak Data + AI baru-baru ini, sambil menyatakan bahawa beban kerja penstriman meningkat sebanyak 2.5% pada masa platform data berasaskan awan syarikat. "Mereka mempunyai lebih banyak kes penggunaan AI yang memerlukan masa nyata."
Pangkalan data dalam memori dan grid data dalam memori juga bersedia untuk mendapat manfaat daripada kebangkitan masa nyata (jika itu berlaku). RocksDB, pangkalan data analitik pantas yang meningkatkan sistem berasaskan acara seperti Kafka, kini mempunyai pengganti yang dipanggil Speedb. SingleStore, yang menggabungkan keupayaan OLTP dan OLAP dalam rangka kerja perhubungan tunggal, mencapai penilaian $1.3 bilion dalam pusingan pembiayaan bulan lepas.
Terdapat juga StarRocks, yang baru-baru ini menerima pembiayaan untuk pangkalan data OLAP baharu yang pantas berdasarkan Apache Doris; menambah Apache Pulsar pada kit alat Apache Cassandranya, mengumpul $115 juta untuk memacu pembangunan aplikasi masa nyata. Datanami menjangkakan tumpuan ini pada analisis data masa nyata akan diteruskan.
Pertumbuhan Kawal Selia
Sudah empat tahun sejak GDPR berkuat kuasa, meletakkan pengguna data besar dalam perhatian dan mempercepatkan peningkatan tadbir urus data sebagai komponen penting bagi inisiatif data yang bertanggungjawab. Di Amerika Syarikat, tugas mengawal selia akses data telah jatuh kepada negeri-negeri, dengan California mendahului dengan CCPA, yang dalam banyak cara dimodelkan selepas GPDR. Tetapi lebih banyak negeri mungkin akan mengikutinya, merumitkan persamaan privasi data untuk syarikat A.S.
Tetapi GDPR dan CCPA hanyalah permulaan peraturan. Kami juga berada di tengah-tengah kehancuran kuki pihak ketiga, yang menjadikannya lebih sukar bagi syarikat untuk menjejaki tingkah laku dalam talian pengguna. Keputusan Google untuk menangguhkan penamatan kuki pihak ketiga pada platformnya sehingga 1 Januari 2023 memberi pemasar masa tambahan untuk menyesuaikan diri, tetapi maklumat daripada kuki itu sukar untuk ditiru.
Selain peraturan data, kami juga berada di puncak peraturan baharu berkenaan penggunaan kecerdasan buatan. EU memperkenalkan Rang Undang-undang Kecerdasan Buatan pada 2021, dan pakar meramalkan ia boleh menjadi undang-undang pada penghujung 2022 atau awal 2023.
Perang Format Jadual Data
Perang teknologi klasik sedang terbentuk apabila format jadual data baharu akan menentukan cara data disimpan dalam sistem data besar, siapa yang boleh mengaksesnya dan siapa yang menggunakannya Apa yang boleh selesai dengannya.
Dalam beberapa bulan kebelakangan ini, Apache Iceberg telah mendapat momentum sebagai standard baharu yang berpotensi untuk format jadual data. Gergasi gudang data awan Snowflake dan AWS tampil awal tahun ini untuk menyokong Iceberg, yang menyediakan kawalan transaksi dan data lain dan telah muncul daripada kerja di Netflix dan Apple. Bekas pengedar Hadoop Cloudera juga menyokong Iceberg pada bulan Jun.
Tetapi orang di Databricks menawarkan alternatif jadual kepada Tasik Delta yang menawarkan fungsi yang serupa dengan Iceberg. Penyokong Apache Spark pada asalnya membangunkan format jadual Delta Lake secara proprietari, yang membawa kepada tuduhan bahawa Databricks telah menetapkan kunci masuk untuk pelanggan. Tetapi pada Sidang Kemuncak Data + AI pada bulan Jun, syarikat itu mengumumkan bahawa ia akan menjadikan keseluruhan format sumber terbuka, membolehkan sesiapa sahaja menggunakannya.
Tersesat dalam shuffle ialah Apache Hudi, yang turut menyediakan ketekalan data kerana ia berada dalam repositori data besar dan boleh diakses oleh pelbagai enjin pengkomputeran. Onehouse, sebuah perniagaan yang disokong oleh pencipta Apache Hudi, melancarkan platform Lakehouse berasaskan Hudi awal tahun ini.
Ekosistem data besar menyukai persaingan, jadi menarik untuk melihat format ini berkembang dan bersaing sepanjang tahun 2022.
AI Bahasa terus mengagumkan
Sempadan AI semakin tajam dan tajam setiap bulan, dan hari ini, peneraju AI ialah model bahasa yang besar, yang semakin baik dan lebih baik. Malah, model bahasa yang besar telah menjadi begitu baik sehingga pada bulan Jun seorang jurutera Google mendakwa bahawa sistem perbualan LaMDA syarikat telah menjadi sensitif.
Kecerdasan buatan masih belum peka, tetapi itu tidak bermakna ia tidak berguna kepada perniagaan. Sebagai peringatan, Salesforce mempunyai projek pemodelan bahasa (LLM) besar yang dipanggil CodeGen, yang direka untuk memahami kod sumber dan juga menjana kodnya sendiri dalam bahasa pengaturcaraan yang berbeza.
Bulan lepas, Meta (syarikat induk Facebook) melancarkan model bahasa besar-besaran yang boleh menterjemahkan 200 bahasa. Kami juga telah melihat usaha untuk mendemokrasikan AI melalui projek seperti Model Bahasa Berbilang Bahasa Akses Terbuka Sains Terbuka Besar BigScience atau BLOOM.
Atas ialah kandungan terperinci Ramalan Teknologi Data dan Kepintaran Buatan untuk Separuh Kedua 2022. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Keluaran terbaharu Apple bagi sistem iOS18, iPadOS18 dan macOS Sequoia telah menambah ciri penting pada aplikasi Photos, yang direka untuk membantu pengguna memulihkan foto dan video yang hilang atau rosak dengan mudah disebabkan pelbagai sebab. Ciri baharu ini memperkenalkan album yang dipanggil "Dipulihkan" dalam bahagian Alat pada apl Foto yang akan muncul secara automatik apabila pengguna mempunyai gambar atau video pada peranti mereka yang bukan sebahagian daripada pustaka foto mereka. Kemunculan album "Dipulihkan" menyediakan penyelesaian untuk foto dan video yang hilang akibat kerosakan pangkalan data, aplikasi kamera tidak disimpan ke pustaka foto dengan betul, atau aplikasi pihak ketiga yang menguruskan pustaka foto. Pengguna hanya memerlukan beberapa langkah mudah

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
