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亚马逊重组 AI 团队,由 AWS 老将掌舵

亚马逊宣布重组其人工智能(AI)相关项目团队,并任命来自公司云计算部门的一位高管,负责一个全新的业务单元。 亚马逊首席执行官安迪·贾西周三在一封发给员工的内部信中(同时发布在公司官方博客上)表示,彼得·德桑蒂斯将领导这一新团队。 新组织将亚马逊的通用人工智能(AGI)团队——负责公司Nova品牌AI模型以及Alexa语音助手“数字大脑”的部门——与亚马逊的芯片研发部门和量子计算研究团队整合在一起。 虽然亚马逊云服务(AWS)是全球最大的算力和数据存储租赁服务提供商,但在AI开发者领域,面对微软、谷歌以及众多初创公司的激烈竞争,其优势未能复制。 今年以来,亚马逊年内涨幅仅约1%,表现明显落后于科技“七巨头”中的另外七家公司。 在OpenAI于2022年底推出ChatGPT几个月后,亚马逊将此前分散在Alexa团队和AWS之间的AI开发工作整合为一个统一组织。周三的最新调整则通过将AnnapurnaLabs纳入其中进一步强化了这一团队。 AnnapurnaLabs是亚马逊于2015年收购的一家初创公司,后来成为其通用芯片和AI专用硬件研发的基础。 贾西在内部信中表示:“我认为我们正处于多个...

EasyMR之MinIO多模态数据统一存储之道

MinIO 作为一个高性能的对象存储系统,正在突破传统的存储角色,积极拥抱多模态数据处理的新范式,致力于为生成式AI提供统一的数据基础。它通过创新的技术手段,试图解决AI在处理结构化和非结构化混合数据时面临的固有挑战。 Minio特性 MinIO 的核心思路是让对象存储成为多模态数据的“统一底座”,将结构化和非结构化数据都视为一等公民。这意味着,无论是需要向量化的非结构化数据(如图片、文本),还是传统的结构化表格数据,都能在MinIO的存储体系中找到原生的支持。 结构化数据作为对象存储的上层:MinIO 认为,诸如 Apache Iceberg 这样的表格数据,本质上是由许多细小的 Parquet 对象集合而成。这种视角使得在对象存储之上高效地管理和处理海量结构化数据成为可能。 超越向量化:AI生成代码以理解结构化数据:对于结构化数据,MinIO 认为传统的向量化方法并不适用。它的解决方案颇具创新性:利用AI本身来生成代码,以此理解表格数据的模式和结构,从而在AI的非结构化思维和数据的结构化世界之间建立桥梁。 PromptObject API:像对话一样查询非结构化数据:Min...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。