Tencent Cloud Li：速度?

介绍Ouyang Hongyu的新闻记者：“云服务平台应使用由计算平台驱动的云土，同质和场景，以帮助行业破坏计算瓶颈的力量，并帮助行业加速AI生产率。” 4月18日，Tencent Cloud副总统Li Li以云民族的最佳技能为基础，无论是公共云，混合云还是专有云，AI都可以享受能力和稳定性作为云。 “既然AI和Big Model赛季即将到来，这些好处的价值越来越重要。”据报道，“大型模型 +知识库”正在成为实施AI应用程序的最佳途径。 Yunzhi Computing逐渐应用于互联网公司，大型模型，金融行业，政府和商业行业以及AI开发的许多诗歌情况。李李提出，在云平台我们尤利（Ually）追求复杂性，该平台必须遵守自我发展，并继续投资于巨大的稳定能力，例如高争议，灵活性和可扩展性。从技术层面开始，在大型模型中的培训场景中，云智能计算的同源和均质属性可以支持从公共云到分发云和私有云的平稳而灵活的过渡，从而避免重建或调整技术差异的问题。对于大规模模型培训涉及的大量敏感数据，对预先设计的云的同源和同质支持，以将计算强度部署到指定位置，以确保数据不会离开本地。云统一体系结构支持精制的资源调度和软件软件的协调优化，从而大大降低了故障率并提高了断点计算的效率。它解决了通常的问题从底部的大型模型培训中，转移成本，难度的数据合规性和低资源的使用量很高。在今年年初，DeepSeek一直在引发革命性的成功。技术里程碑不仅展示了开放资源的精神，而且还展现了包容性AI的新动力。同时，杭州版的“铁杆六龙”的兴起标志着AI和Pat Industrudus在新阶段的深刻整合。由技术突破，产品变革和工业变革组成的三人为整个AI行业的发展和聪明的飞跃创造了不间断的机会。至于公司通常关注的大型模型的成本问题，Li Li认为Cloud Native“以云方式使用云”，这是最佳IT基础架构技能的集合。 “例如，云本机应用程序通过模块化开发，动态缩放和其他技术，从而降低了资源成本并减少实时广播带宽的开销。功能，但通过云本地生态系统和人工智能的深入整合创造了真正的“ AI云本地”。