4月10日,延续“因聚而生·以行致盛”主题,历时5个月,覆盖全国250多个城市的“华为中国ICT生态之行2018”系列活动将正式启程!华为希望通过这一活动,将开放、领先的生态使能平台和最新的“生态纪”理念带给全国的生态伙伴,激发生态的潜能,呼唤区域伙伴共同行动,用“+生态”的方式为区域客户创造更多商业价值,共创生态的指数级繁荣。
在当前数字化转型的大趋势下,云计算、物联网、人工智能等多种前沿技术集中爆发,数字生产力唤醒增长新动力,给更多行业企业带来了发展的历史性机遇。“技术+需求”正驱动着ICT生态加速融合,需要更加多元化的角色和复合化的能力,ICT生态开始迈向新的纪元,即ICT“生态纪”。
在全新的ICT“生态纪”,为更好地顺应客户和伙伴的发展诉求,华为将继续强化执行“平台+生态”战略,持续加大投入,打造聚合力高、黏合度强、交互性好的生态使能平台(包含技术平台、资源平台和服务平台),做好平台的平台;构建开放、共享、进化、阳光的生态环境,做好生态的土壤。
同时我们呼吁伙伴们共同行动,进一步孵化多种复合型能力,帮助客户应对不确定市场、赢得跨界竞争,实现商业价值持续增长,进而推动整个生态的指数级繁荣。而作为今年“华为中国生态伙伴大会”的延续——“ICT生态之行2018”系列活动正是华为与区域伙伴们共同展开生态行动的第一步!
那么这次共同的生态行动(ICT生态之行2018)又有哪些亮点值得期待呢?今天我们就为大家提前透露一下:
亮点一:
七大线路串联全国250+个城市
4月10日,“ICT生态之行2018”系列活动的2条展车路线和1条简易展台路线将率先启程,其中展车路线将从山西大同和辽宁锦州同时发车,简易展台路线则从广西贺州同步开启,共同前往全国200余个地市。4月11日至13日,4条标准展台路线也将相继启程,分别从湖北武汉、河北石家庄、浙江杭州和云南昆明开启此次ICT生态之行系列活动,并将覆盖全国50余个省会及重点地市。华为希望通过这七大线路,串联起全国250多个城市,以最具行动力的方式,持续推动生态繁荣。
亮点二:
开放、灵活、数字化的生态舞台
每一年的“ICT生态之行”系列活动都是联接、聚合区域客户、伙伴和华为的重要平台,而今年的“ICT生态之行2018”则更进一步,打造了一个与区域客户、伙伴联合主办的生态舞台,致力于让每一位生态伙伴都能展示自我价值,进而激发多元生态的潜力;同时这还是一个灵活多样的生态舞台,在省会和重点地市站活动中,生态伙伴可参与Keynote主题演讲、大型技术专场、行业分论坛等各个环节;而在地市站活动中,生态伙伴则可参与围绕区域重点行业打造的行业峰会、圈子活动等等,真正让生态中的每个角色都能参与其中,并积极行动起来。此外,今年的“ICT生态之行”将继续借助数字平台提升每一位嘉宾的参会体验,打造更具个性化、更加精准的数字化体验之旅。
亮点三:
走进展台、展车,感受生态魅力
为更好地承接“因聚而生·以行致盛”的活动主题,“ICT生态之行2018”的展台、展车设计再度焕然一新。其中在内容呈现方面,重点围绕“生态引擎、生态孵化和生态应用”三大主题——将前沿技术和领先的ICT基础平台化为生态引擎,推动合作伙伴基于华为OpenLab等进行联合孵化,进而打造出可满足各行业数字化转型需求的创新应用,旨在让每一位与会嘉宾感受到生态的魅力和共同行动带来的价值潜力。
除了全新的内容设计,展车的外观设计同样让人眼前一亮。车头采用充满无限魅力的紫色,象征着华为携手全国生态伙伴共同行动的勇气和决心;而车身则延续了“生态伙伴大会”的主视觉设计,预示着指数级的繁荣生态将在全国绽放。
“ICT生态之行2018”展车
“华为中国ICT生态之行2018”的大幕即将拉开,我们将一如既往地奔跑在生机勃勃的神州大地上;我们将用足迹串连250多个生态舞台,展现多元生态所带来的生机与活力;我们还将携手各个区域的生态伙伴们更进一步,以共同行动见证华为智能化“黑土地”上万物生长的繁荣之势,共创生态价值的指数级增长。
2018,让我们一起——“因聚而生·以行致盛”!
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。