最新存储和数据保护新闻要点
星期五, 八月 23, 2024 3:33 下午
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确保数据保护通过在拉丁美洲开展业务并提供Rubrik技术扩展,为企业提供网络弹性。CUDOS和Storj合作提供分布式计算和存储解决方案,用于人工智能和建模。DDN获得NVIDIA合作伙伴网络云合作伙伴的一流性能数据平台认证。LiquidStack推出CDU-1MW,一种通用兼容的直接至芯片液冷冷却单元。Rubrik推出Salesforce的数据保护,强调备份SaaS应用程序的重要性。RocketStor 6541x系列NVMe RAID存储柜为PCIe Gen4平台提供高性能和灵活性。企业IT团队对企业数据保护实践表示担忧。
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W2140博览会聚焦Titan Network与Pnuts.AI创新2024年11月12日,W2140博览会在曼谷隆重开幕,这是全球顶级的AI和Web3会议,吸引了超过1000个组织和20万名参与者,成为同类会议中规模最大的一次。Titan Network核心团队成员与联合国工作人员及人工智能国际研究院创始人Dr. James Ong进行了深入讨论。Dr. Ong在主题演讲中强调了去中心化技术的重要性,并指出Titan Network及其生态合作伙伴Pnuts.AI是AIDePIN和AIDeHIN框架中的典范。Titan通过区块链技术开发的去中心化基础设施网络(DePIN)可节省高达96%的传统云服务成本,而Pnuts.AI则是最强大的实时翻译工具,支持200多种语言的快速准确翻译。Dr. Ong展望了Pnuts.AI作为Web3项目的未来,强调AI与人类语言专家的合作将显著提升翻译准确性,推动AI-Web3应用生态的蓬勃发展。
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IoTeX 2.0升级:增强去中心化基础设施支持DePIN项目IoTeX网络在2024年第三季度推出了2.0升级,旨在为去中心化物理基础设施网络(DePIN)提供基础设施、公共产品和治理工具。此次升级使网络活动显著增加,活跃钱包和交易量分别环比增长13%和8%。ioID协议的引入将硬件设备转变为具有可验证身份的链上实体。截至2024年第三季度,网络由112名代表保障,质押金额达1.72亿美元,环比增长17%,平均质押参与率为41.3%。IoTeX 2.0还优化了代币经济设计,平衡通货膨胀奖励与代币销毁。IoTeX与Solana和Polygon等多个网络集成,进一步巩固了其在DePIN项目中的生态系统地位。此外,IoTeX成立了Marshall DAO,管理用于资助DePIN项目的IOTX代币池,促进社区创新。DePIN生态系统已扩展至230多个去中心化应用和50多个专门项目,展现出良好的发展前景。
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Lit Protocol与Solana整合OpenAI技术Lit Protocol成功展示了如何安全地将OpenAI与Solana区块链结合。通过在Solana上使用Wrapped Keys,开发者可以在Lit Action中签署OpenAI API生成的响应。这一整合为AI驱动的自主代理开辟了创新应用的可能性,代理可在不暴露敏感API密钥的情况下在区块链上运行,得益于Lit的门限编程密钥对(PKPs)和可信执行环境(TEE)。此外,整合强调了私密计算和数据处理的重要性,通过在Lit的TEE中加密数据和执行大型语言模型(LLM)提示,确保敏感信息如医疗记录和财务数据的安全。TEE提供硬件级隔离,确保节点操作员无法访问解密数据。整合还支持生成加密证明,以验证LLM生成内容的真实性,特别适用于审计和合规需求。这一整合展示了AI与区块链技术结合的潜力,预示着未来更安全高效的应用。
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Stratos与DeepSouth AI合作提升Web3应用Stratos宣布与人工智能领域的领先企业DeepSouth AI建立合作关系,旨在将DeepSouth AI的先进AI能力与Stratos的去中心化基础设施解决方案相结合。此次合作的目标是创建更智能、可访问的去中心化应用,提升Web3生态系统的整体功能和用户体验。DeepSouth AI正在开发一个多功能平台,配备强大的AI工具,旨在帮助开发者和企业实施先进的AI解决方案。通过与Stratos的基础设施整合,DeepSouth AI将获得可靠、安全和高性能的去中心化存储解决方案,以支持高需求的AI驱动应用。此战略合作将为DeepSouth AI平台提供必要的去中心化基础设施,推动Web3应用的创新与可及性。
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L-Mul算法:提升人工智能效率的新突破随着人工智能(AI)的快速发展,能源消耗问题日益严重,尤其是神经网络模型的计算需求高,导致巨大的电力消耗。例如,2023年初,运行ChatGPT每天消耗约564 MWh电力,相当于1.8万户美国家庭的用电量。为了解决这一问题,L-Mul(线性复杂度乘法)算法应运而生,通过用简单的整数加法近似浮点乘法,显著降低AI计算的能源需求。L-Mul在元素级张量乘法中实现了高达95%的能耗减少,在点积计算中减少了80%的能耗,同时保持了AI模型的准确性。该算法在多个应用中表现出色,包括变换器模型和大型语言模型(LLMs),在GSM8k和视觉问答等基准测试中超越传统浮点格式FP8。L-Mul不仅解决了AI的能源危机,还为可持续技术发展铺平了道路。
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