金十データ5月30日、Hai LiangグループはAnheng情報との戦略的協力協議に署名しました。両者は「総合総括」戦略的協力を全面的に強化し、共同でデータ要素、人材育成、ネットワークセキュリティの分野での協力を行うことを目指しています。

36Krのレポートによると、最近、iAnalyticsとJD Cloudは共同で「金融業界における高度なAIリテンションレポート」をリリースしました。 このレポートでは、金融機関のストレージ電力ニーズを詳細に分析し、金融業界が大規模モデルを実装するには、使用可能で信頼性が高く、制御可能な高度なストレージ容量を構築することが必須であると提案しています。 JD Cloudは2012年に研究開発を開始し、2022年に新世代のストレージアーキテクチャに基づくJD Cloud Cloud Cloud Haiが正式にリリースされたと報告されています。 現在、JD Cloud Yunhai Distributed Storageは、いくつかの商業銀行や証券会社の大規模なコンピューティングパワーインフラストラクチャの構築に役立っています。

10月20日に報告されたITハウスによると、スタンフォード大学は最近、AI基本モデル「透明性指標」をリリースし、その中で最も高い指標はMetaのLama 2ですが、関連する「透明性」は54%に過ぎないため、研究者は市場に出回っているほとんどすべてのAIモデルが「透明性に欠けている」と考えています。 この研究は、HAI基本モデル研究センター(CRFM)の責任者であるリシ・ボマサニが主導し、海外で最も人気のある10の基本モデルを調査したと報告されています。 Rishi Bommasaniは、「透明性の欠如」は常にAI業界が直面する問題であり、特定のモデルの「透明性指標」に関して、IT Houseは、関連する評価コンテンツが主に「モデルトレーニングデータセットの著作権」、「モデルのトレーニングに使用されるコンピューティングリソース」、「モデルによって生成されたコンテンツの信頼性」、「モデル自体の能力」、「モデルが有害なコンテンツを生成するように誘導されるリスク」、「モデルを使用するユーザーのプライバシー」など、合計100項目。 最終調査によると、MetaのLama 2は54%の透明性でトップでしたが、OpenAIのGPT-4の透明度はわずか48%で、GoogleのPaLM 2は40%で5位にランクされました。