CNET科技资讯网 3月29日 北京消息:今日,腾讯云发布“云+跃变”战略:第一,正式对外推出腾讯云新品牌LOGO;第二,发布“云+CDN”、“黑石-混合云plus”全新升级产品;第三,宣布出海计划,扶持中国互联网公司走向海外。
腾讯公司副总裁、腾讯云负责人邱跃鹏
作为国内云服务提供商,腾讯云致力于为企业和创业者提供集云计算、云数据、云运营于一体的云端服务体验。本次会上,腾讯云发布以高速(speed)、稳定(stability)、安全(security)为核心的3S品牌理念。
云+CDN:四大升级 速度领先行业30%
随着互联网的发展,信息爆炸使得“大”数据、“冷”数据和“火”数据出现,给传统CDN带来了巨大挑战。
因此,在过去的一年,腾讯云CDN团队针对这些变化,完成一系列技术攻坚,通过四大手段全面提速,前瞻性的解决这些问题。
首先,边缘节点全面升级,计算和存储能力领先行业水平。其次,通过腾讯云专线网络,打造CDN高速公路,较传统CDN速度提升超过80%。第三,建立区域中心,实现源头的“就近”,业务平均回源速度提升50%。第四,深挖精细化调度,实现资源最大化利用。
根据第三方测速数据,经过升级后的腾讯云CDN速度上行业领先30%,部分客户测试的数据显示,甚至超越同行50%之多。
未来,CDN将和腾讯云全线产品深度融合,CDN+视频云、CDN+COS、CDN+安全,在协同功能提供、性能优化上做更多的努力。
黑石-混合云plus:畅享可靠云服务
针对当下混合云应用过程中的一些问题和痛点,腾讯云还正式推出全新混合云产品:黑石,它寓意着稳定高可用,像磐石般坚强可靠。这一产品让物理机像云主机一样方便取用。可以在私有网络下生产出成批的高可用独享物理主机,毫秒级延时让业务核心架构可以在物理机与虚拟机间任意部署。同时,用户也可以通过腾讯各地接入点将自己的私有云跟腾讯云网络连通,实现数据同步和分布需求,加速互联互通的方式来升级混合云。
目前,在广州、上海、天津、北京,比邻公有云的地方都建设了黑石。硬件方面,基于多年规划运营网络经验,黑石使用了全万兆双bonding网络。拥有业界领先的高密机柜,和高压直流电源保障。而20线BGP带宽,更覆盖所有大中小运营商。服务器方面,按腾讯高标准集采标准,提供按月租赁,持续维保更换,避免了一次性投入、三年后报废的资产浪费。
在软实力方面,依托腾讯强大供应链及资源,物理服务器可以小时级生产,随取随用。7*24的专业NOC运维及驻场服务,免除用户后顾之忧。同时,黑石还共享腾讯云一切安全服务:统一的宙斯盾防DDOS攻击、流量清洗,内网漏洞及安全加固组件。
58同城、微影时代、小红书等诸多企业已经感受到黑石带来的价值。
出海计划:助力中国企业出海
发布会当天宣布了腾讯云出海计划。除了海外自建北美、香港、新加坡节点等优势区域,腾讯云更多的地区跟全球的合作伙伴共同构建。整合优势资源,为中国企业提供最经济、安全的服务,通过合作共赢的方式帮助中国企业出海。
以游戏行业为例。为满足国内游戏的全球同步发行,腾讯云构建覆盖全球的数据中心,实现了全球数据中心网路一体化,让客户就近接入,通过高质量的内网专线回源,提供稳定的服务,并有效降低IT成本。让游戏全球同服更轻松,也为游戏玩家更好的体验。 而O2O行业,需要贴合当地用户需求,提供稳定、快速的服务。腾讯云覆盖全球的数据中心互联互通,以及海外更多地区的动静态加速能力,满足了O2O行业对本地的覆盖质量要求,以及跟总部数据中心的同步还有分布式容灾等需求。
更重要的是,腾讯云针对海外业务拓展的客户推出30万元扶持标准和5000元礼包标准两大专属扶持政策。所有行业内知名游戏、移动应用、视频、金融等进入Appstore畅销榜TOP100的企业,以及应用宝渠道单款游戏月流水大于300W,或者DAU大于50W的移动应用,可优先获得最高30万元三个月免费的云服务,并提供1V1专家服务和全程上云指导和定制化的海外部署方案。所有通过资质审核后的企业用户,申请测试即可获得5000元礼包,免费产品包括服务器、云数据库及CDN。
腾讯云基于腾讯多年来海量业务的技术锤炼,从基础架构到精细化运营,从平台实力到生态能力建设均稳步向前。此次三大举措中,云+CDN的快捷,物理机象云主机一样方便的黑石,以及助力中国企业国际化的腾讯云出海计划,让用户感受到腾讯云满满的诚意。
发布会最后,邱跃鹏等领导人共同点亮了腾讯云全球数据中心节点。 未来腾讯云会在更多的地区与合作伙伴坚实合作,以开放的心态进行资源整合,让中国企业畅享全球更好的云服务,为中国缔造更多国际化企业提供切实的扶助。
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究团队开发了SPIRAL框架,通过让AI与自己对弈零和游戏来提升推理能力。实验显示,仅训练AI玩简单扑克游戏就能让其数学推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且无需任何数学题目作为训练材料。研究发现游戏中的三种推理模式能成功转移到数学解题中,为AI训练提供了新思路。
同济大学团队开发的GIGA-ToF技术通过融合多帧图像的"图结构"信息,创新性地解决了3D相机噪声问题。该技术利用图像间的不变几何关系,结合深度学习和数学优化方法,在合成数据集上实现37.9%的精度提升,并在真实设备上展现出色泛化能力,为机器人、AR和自动驾驶等领域提供更可靠的3D视觉解决方案。
伊利诺伊大学研究团队通过对比实验发现,经过强化学习训练的视觉语言模型虽然表现出"顿悟时刻"现象,但这些自我纠错行为并不能实际提升推理准确率。研究揭示了AI模型存在"生成-验证差距",即生成答案的能力强于验证答案质量的能力,且模型在自我验证时无法有效利用视觉信息,为AI多模态推理发展提供了重要启示。
MIT等顶尖机构联合提出SparseLoRA技术,通过动态稀疏性实现大语言模型训练加速1.6倍,计算成本降低2.2倍。该方法使用SVD稀疏性估计器智能选择重要计算部分,在保持模型性能的同时显著提升训练效率,已在多个任务上验证有效性。