
早在今年1月18日,藏山资本与中国电子协会设立中国云计算大数据产业发展基金,一期投放资金2亿,主要投资于国内云计算、大数据等产业领域的成长型优秀企业。而在今日,第六届中国云计算大会上,针对该基金开展首届全国云计算大数据创新项目评选暨风险投资论坛,希望为全国云计算及大数据领域的优秀创新团队打造一个创新平台,展示他们在云计算、大数据方面的技术创新、应用创新和商业创意。
首届全国云计算大数据创新项目评选活动上,进行优秀项目颁奖环节,优秀项目名称为:面向新媒体、大数据分析引擎与应用管理平台,云计算用户身份安全解决方案,面视频公共云服务,移动支付云平台,以及智慧城市视频监控大数据平台。
中国股权投资基金协会副会长,北京大学经济学院金融学教授、博导何小峰表示,云计算大数据正在给金融界带来颠覆性的变革,而PE、VC正在把云计算行业当做投资的热点。
台湾创投公会理事长林坤铭针对海峡两岸资讯电子产业展开分享,他表示,海峡两岸应该制定出一些新的标准,推动中国云计算在国际上更多的话语权,同时,需要鼓励中小型新创的公司,发挥敢拼、肯拼、往前冲的精神,才能够提高他们的经济实力。
IDG资本董事牛奎光在谈到数据会产生什么样的价值时,他认为,首先利用强的数据专业处理能力建造某一个行业数据集形的功能,其次展开专业人员向普通人员的推广。
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本文介绍了由南方科技大学等机构于2026年4月发表的研究(arXiv:2604.08865),提出了名为SPPO的大模型推理训练新方法。该方法将推理任务重新建模为"序列级情境赌博机",用一个轻量级价值模型预测题目难度,以单次采样替代GRPO的多次采样,解决了标准PPO的"尾部效应"问题。实验显示,SPPO在数学基准测试上超越GRPO,训练速度提升约5.9倍,配合小尺寸价值模型还能显著降低显存占用。
这项由香港科技大学数学系完成的研究(arXiv:2604.10465,2026年ICLR博客论文赛道)提出了一种从朗之万动力学视角理解扩散模型的统一框架。研究指出,扩散模型的前向加噪和逆向去噪过程,本质上是朗之万动力学这一"分布恒等操作"被拆成了两半。在这个视角下,VP、VE-Karras和Flow Matching等不同参数化的模型可被精确互译,SDE与ODE版本可被统一解释,扩散模型相对VAE的理论优势得以阐明,Flow Matching与得分匹配的等价性也得到了严格论证。
中国人民大学高岭人工智能学院等机构联合开发了AiScientist系统,旨在让AI自主完成机器学习研究的完整工程流程,包括读论文、搭环境、写代码、跑实验和迭代调试,全程无需人工干预。系统核心设计是"薄控制、厚状态":由轻量指挥官协调专业代理团队,通过"文件即通道"机制将所有中间成果持久化存储,使每轮工作都能建立在前一轮积累的基础上。在PaperBench和MLE-Bench Lite两个基准上,系统表现显著优于现有最强对比系统,论文发布于2026年4月。
这项由字节跳动发布的研究(arXiv:2604.13030)提出了生成式精化网络(GRN),一套模仿人类画家"边画边改"直觉的视觉生成新框架。其核心包括两项创新:层级二进制量化(HBQ)通过多轮二分逼近实现近乎无损的离散图像编码,以及全局精化机制允许模型在每一步对整张图像的所有位置重新预测并随时纠错,从根本上解决了自回归模型的误差积累问题。配合基于熵值的自适应步数调度,GRN在ImageNet图像重建(rFID 0.56)和生成(gFID 1.81)上均创下新纪录,并在文本生成图像和视频任务上以20亿参数达到同等规模方法的领先水平。