Los modelos grandes representados por ChatGPT y GPT ya han formado un "efecto tsunami" en China, y casi todas las empresas de tecnología están tratando de encontrar formas de entrar en la pista de los modelos grandes. La fuerza impulsora central detrás de esto es que el mayor valor de los modelos grandes radica en la mejora general de la productividad personal, y las empresas de todos los ámbitos de la vida están buscando activamente oportunidades para aplicar modelos grandes e inteligencia artificial generativa, con la esperanza de mejorar la productividad de todos los empleados
Transwarp Technology, conocida como "el primer stock de software básico nacional de big data", naturalmente no se perderá esta fiesta de modelos grandes: Xiangxingli Future Data Technology Summit (FDTC) celebrada a fines de mayo. En el evento, el diseño estratégico de los grandes El modelo a escala de la industria de Transwarp Technology se dio a conocer por completo. Esta vez, Transwarp Technology no solo lanzó la herramienta de software de pila completa Sophon LLMOps para la construcción de aplicaciones de modelos a gran escala, sino que también lanzó el primer modelo financiero a gran escala de la industria basado en su propia acumulación en el campo de las aplicaciones industriales "Wuya" y el modelo de análisis de datos grandes SoLar "buscan" dos grandes modelos industriales.
Al mismo tiempo, para cumplir con la tendencia general del futuro procesamiento de datos hacia "inteligencia, multimodalidad y civilización", Transwarp Technology también ha llevado a cabo una iteración y evolución continuas en el campo del software básico de big data, y lanzó oficialmente la realización de "lake, warehouse TDH 9.3, una plataforma básica de big data multimodelo que integra ", set"; base de datos de análisis distribuida ArgoDB 6.0, base de datos de transacciones distribuidas KunDB 3.2; TimeLyre 9.1, una base de datos de series temporales de alto rendimiento para escenarios; Sophon, una plataforma de proceso completo de análisis inteligente de nueva generación propuesta por Liuyi, Sancang y Two Centers; productos como Navier 3.1, un producto de circulación de elementos de datos, puede completar la sustitución nacional de productos extranjeros correspondientes y ayudar a que más empresas chinas puedan mejorar realice la transformación de los datos y la inteligencia, y encuentre más modelos nuevos, nuevos formatos y nuevos servicios en la nueva era de la economía digital.
Como dijo Sun Yuanhao, fundador y director ejecutivo de Transwarp Technology: "En el futuro, todos serán científicos de datos, y la forma en que los humanos interactúan con los datos experimentará cambios importantes. Los métodos de interacción del lenguaje natural, como el lenguaje y el video, se convertirán gradualmente en Popular. Todo el mundo se necesita un 'asistente de negocios virtual'. Debido a esto, Transwarp Technology espera ayudar a los usuarios a hacer frente a los desafíos de la era del modelo a gran escala a través de la innovación tecnológica continua y, al mismo tiempo, liberar mejor el nuevo valor. generada por datos masivos.
Pista de modelo grande de la industria de diseño estratégico
Sin duda, los modelos grandes (también conocidos como modelos de pre-entrenamiento, modelos básicos, etc.) son el producto de una combinación típica de "big data + gran poder de cómputo + algoritmos fuertes", y también una "base de conocimiento oculta" que condensa el purificación interna de big data, y es un portador general para realizar varias aplicaciones de inteligencia artificial, y se puede ver su importancia.
Con la acumulación de tecnología en los últimos años, se puede ver que el gran modelo actual también se está integrando rápidamente con las aplicaciones empresariales, remodelando la interacción entre las personas y los datos en las aplicaciones empresariales y, al mismo tiempo, generando un valor comercial cada vez mayor. . La más representativa es que en el campo del procesamiento del lenguaje natural se ha utilizado el modelo GPT-4 de OpenAI para diversas tareas, entre ellas la generación de texto, la respuesta a preguntas y la comprensión del lenguaje; y en el campo de la visión por computadora también se ha utilizado el modelo DETR de Facebook. used Es muy utilizado en tareas de reconocimiento de imágenes.
Transwarp Technology, como un software básico de big data profundamente arraigado, naturalmente necesita mantenerse al día con las enormes oportunidades comerciales que brindan los modelos grandes, pero ¿cómo cortar rápida y mejor el rastro de los modelos grandes? Con este fin, el enfoque de Transwarp Technology es implementar estratégicamente el mercado de modelos a gran escala en un "enfoque de dos vertientes", es decir, la cadena de herramientas para la construcción de modelos a gran escala y las dos áreas principales de la industria de modelos a gran escala. Específicamente:
Por un lado, en términos de la cadena de herramientas de modelos grandes, Transwarp ha lanzado Sophon LLMOps, una herramienta de desarrollo y mejora continua para modelos grandes, para realizar el entrenamiento, listado e iteración de modelos grandes en el campo. Sophon LLMOps sirve principalmente a los desarrolladores de modelos grandes, ayudando a las empresas a construir rápidamente sus propios modelos grandes de la industria y formar aplicaciones de inteligencia artificial con "nueva interacción hombre-computadora" e "iteración ágil y sostenible" a través de la infraestructura de modelos grandes.
Al respecto, Sun Yuanhao dijo: "Descubrimos en la práctica que la brecha entre el modelo grande y la aplicación es demasiado grande, se puede decir que se ha convertido en una barrera para el desarrollo de toda la industria y el modelo grande en sí. También requiere la acumulación de conocimiento de la industria. En base a esto, la estrategia de Transwarp es proporcionar a los usuarios o socios de la industria una herramienta para ayudarlos a construir modelos grandes más rápido, y con su propio conocimiento de la industria, la combinación de los dos puede crear mejor Desarrollar grandes- aplicaciones de modelos a escala adecuados para cada industria".
Vale la pena mencionar que Sophon LLMOps se ha investigado y desarrollado durante más de seis años. En comparación con los MLOps anteriores, el LLMOps recientemente lanzado ha mejorado en gran medida la capacidad de los modelos grandes, incluido Sophon LLMOps tiene sus propias capacidades de almacenamiento de muestras, que cubren datos de entrenamiento. desarrollo, desarrollo de datos de inferencia, mantenimiento de datos, etc., limpiando, explorando, mejorando, evaluando y administrando los datos originales, datos de muestra y datos de palabras rápidas involucrados en el modelo de lenguaje grande.
Sobre esta base, Sophon LLMOps también tiene capacidades de gestión de operación y mantenimiento modelo Además de las seis "unificaciones" de MLOps tradicionales: gestión unificada, operación y mantenimiento unificado, aplicación unificada, monitoreo unificado, evaluación unificada e interpretación unificada, es dirigido a lenguaje extenso Para el ajuste fino del modelo, la mejora continua, la evaluación, la alineación, etc., Sophon LLMOps también brinda soporte de programación y optimización desde marcos y herramientas informáticas hasta computación, almacenamiento y comunicación.
Además, Sophon LLMOps también tiene la capacidad de orquestar, programar y lanzar grandes modelos de lenguaje y otras tareas, y proporciona Agent, Ops, DAG, combinados con varios productos de big data y bases de datos de Transwarp Technology, como la base de datos vectorial distribuida Hippo y graph base de datos StellarDB, etc., puede organizar diferentes modelos de lenguaje grande, aprendizaje automático tradicional y otros procesos en tareas que satisfagan las necesidades comerciales y de dominio reales de los usuarios, y brinden servicios a los clientes.
Por otro lado, en términos de modelos industriales a gran escala, a diferencia de otras empresas que se enfocan principalmente en modelos a gran escala de propósito general, Transwarp Technology se enfoca en el campo de los modelos a gran escala en la industria financiera, lanzando el primer modelo financiero de la industria. modelo a gran escala "Wuya", análisis de datos grandes Modelo grande SoLar "Quest".
Se entiende que Transwarp Technology ha estado profundamente involucrada en el campo financiero durante mucho tiempo, sirviendo a una gran cantidad de clientes de la industria financiera y ha acumulado millones de corpus en el campo profesional financiero.El conjunto de instrucciones de capacitación de eventos financieros y los dos juntos forman una base sólida para que Transwarp desarrolle un gran modelo de lenguaje en el campo financiero.
Xinghuan Wuya es un modelo generativo de lenguaje grande orientado al campo de la cuantificación financiera y con parámetros de ultra gran escala. El modelo grande utiliza millones de corpus financieros profesionales, que cubren textos en lenguaje natural de alta calidad, como informes de investigación, anuncios, políticas y noticias, como corpus secundario de preentrenamiento del modelo grande básico, lo que hace que Wuya sea capaz de incluir la capacidad básica de comprensión precisa. en el campo del conocimiento general financiero, incluyendo cara, tecnología y noticias.
Al mismo tiempo, Xinghuan Wuya también ha construido seis tipos de conjuntos de factores básicos de modelos a gran escala que incluyen política, opinión pública, ESG, riesgo, volumen y precio, y cadena industrial.Es bueno para tratar diversos problemas en el campo de cuantificación financiera, como análisis de políticas e informes de investigación, fuertes capacidades de comprensión y generación en la interpretación de noticias, resumen de eventos y razonamiento deductivo, capaz de revisar, difundir y deducir de manera integral varios eventos del mercado, como acciones, bonos, fondos, materias primas, etc.; capaz de generar conjuntos de factores estratégicos alternativos, construir un sistema de explicación de atribución tridimensional. A través de la percepción multimodal + basado en eventos + cálculo de mapas de profundidad, el modelo grande de Wuya amplía la perspectiva de la investigación de inversiones desde múltiples aspectos, como el tiempo y el espacio, la profundidad y la amplitud, y realiza un nuevo paradigma de investigación de inversiones cuantitativa inteligente.
El gran modelo de análisis de big data SoLar "Quest" es un gran modelo de campo de big data para varios escenarios en todo el ciclo de vida de la industria de big data, que puede derivar numerosos modelos grandes de ajuste fino para subcampos y subtareas. De acuerdo con el plan, el modelo grande de "Quest" estará equipado con comprensión de la demanda de la industria de big data, razonamiento, varios lenguajes de consulta estructurados (incluidos modelos múltiples) y generación de código OpenCypher, Python/R y otro programa común de análisis de datos. generación de código, reescritura de consultas, reconocimiento de intenciones, generación de texto, generación de vectores incrustados, razonamiento de conocimiento y otras capacidades; siempre que los usuarios usen lenguaje natural, pueden usar el modelo grande de "búsqueda" para obtener el análisis, la visualización y el informe de datos requeridos.
Mirando hacia atrás, detrás del atractivo de la pista de modelos a gran escala está la promoción dual de la demanda del mercado y el progreso tecnológico. La razón principal es que con la aceleración de la transformación digital y el crecimiento de la demanda inteligente, la tecnología de IA se usa cada vez más. en varias industrias Al mismo tiempo, la tecnología de modelo grande AI en sí misma está constantemente innovando y avanzando, mostrando una tendencia de desarrollo diversificada y diversificada. Desde este punto de vista, ya sea la herramienta de construcción de aplicaciones de modelos a gran escala Sophon LLMOps, el primer modelo financiero a gran escala de la industria "Wuya" y el lanzamiento del modelo a gran escala de análisis de big data SoLar "Quest", marca que Transwarp Technology está "avanzando con los tiempos". "El diseño estratégico de la pista de modelos a gran escala de la industria, y detrás está la encarnación de la acumulación de Transwarp Technology en el campo de los grandes datos durante muchos años. La industria inteligente avanza .
Exploración e innovación de datos multimodales
Gartner predijo en 2017 que la gestión de datos multimodales se convertirá en la principal tendencia de desarrollo en el futuro, pero su velocidad de desarrollo está mucho más allá de la imaginación de las personas. En la actualidad, se puede ver que la gestión de datos multimodales se ha convertido gradualmente en la elección de las principales bases de datos . Precisamente por eso, en este Future Data Technology Summit (FDTC), además del modelo a gran escala lanzado por Transwarp Technology, también se destaca su exploración e innovación en el campo de la multimodalidad.
Primero, en el campo de las bases de datos vectoriales. Sabemos que el problema común actual de los modelos grandes es que debido a la falta de riqueza e inmediatez de sus datos de entrenamiento, afectará gravemente el efecto de generalización del modelo, dando como resultado su "grave sinsentido", lo que limita su uso en el campo vertical practicidad. Aunque se usó el mecanismo de aprendizaje de refuerzo de retroalimentación humana (RLHF) para permitir que el modelo ajustara los resultados de salida incorrectos, este método no puede resolver completamente el problema de los modelos de lenguaje grandes, y se espera que la base de datos vectorial resuelva este problema. De esta forma, los datos no estructurados fidedignos y creíbles se convierten en vectores y se almacenan en la base de datos, lo que puede ayudar a los modelos grandes a generar "memoria a largo plazo" y reducir la posibilidad de errores en el contenido generado por el modelo.
Para adaptarse a esta nueva transformación, Transwarp Technology ha lanzado una base de datos vectorial de desarrollo propio, Transwarp Hippo, que amplía las dimensiones de tiempo y espacio de los grandes modelos de lenguaje. Como base de datos vectorial distribuida nativa de la nube de nivel empresarial, Transwarp Hippo admite almacenamiento , indexación y gestión Los conjuntos de datos vectoriales masivos pueden resolver de manera eficiente problemas como la recuperación de similitud de vectores y la agrupación de vectores de alta densidad.
Sun Yuanhao dijo que, a diferencia de las bases de datos vectoriales de código abierto, Hippo tiene las características de alta disponibilidad, alto rendimiento y fácil expansión. Admite múltiples índices de búsqueda de vectores, partición de datos, persistencia de datos, ingesta de datos incrementales y campos escalares vectoriales. Funciones como el filtrado y la consulta mixta pueden cumplir con los escenarios de consulta, recuperación, recuperación y otros escenarios de empresas para datos vectoriales masivos en tiempo real.
En segundo lugar, en el campo de las bases de datos de grafos. Se puede ver que, impulsado por la aplicación de modelos grandes y el creciente desarrollo de la tecnología de redes neuronales gráficas, no solo proporciona un terreno fértil para el desarrollo de la inteligencia gráfica, sino que también brinda oportunidades de exploración para la combinación de la biblioteca de imágenes y la inteligencia gráfica. . En base a esto, Transwarp también lanzó oficialmente StellarDB 5.0, una base de datos de gráficos distribuidos de nivel empresarial para análisis de alto rendimiento, inteligencia de gráficos y fusión de múltiples modelos.
StellarDB 5.0 optimiza el motor de computación y almacenamiento, diseña nuevamente la estructura de almacenamiento de datos subyacente y optimiza el compilador TEoC. Al mismo tiempo, optimiza profundamente el marco de computación multiescenario, realizando desde escenarios en tiempo real hasta escenarios de análisis relacional, para análisis de algoritmos gráficos La mejora integral del rendimiento de la escena mejora en gran medida la eficiencia comercial de los clientes. Los datos muestran que StellarDB 5.0 ha logrado una mejora de 5 veces en escenarios de consultas breves en tiempo real, decenas de miles de QPS con alta simultaneidad, una mejora promedio de 8 veces en el rendimiento de casi 50 algoritmos gráficos admitidos y una mejora de 10 veces en escenarios de relación multigrado, resolviendo el problema de la expansión infinita.
Al mismo tiempo, StellarDB5.0 implementa la función de gráficos dinámicos, que registra todo el historial de cambios de datos de gráficos y puede consultar los cambios históricos de gráficos según puntos de tiempo. Al visualizar el eje de tiempo de los gráficos dinámicos, es posible analizar los cambios en los datos de los gráficos de manera clara, intuitiva y conveniente, lo que ayuda a los usuarios a descubrir más fácilmente las leyes detrás de los gráficos. Por ejemplo, en las aplicaciones antifraude financieras, los cambios dinámicos en la estructura del gráfico pueden representar los cambios en las relaciones de transacciones y de personal de bandas fraudulentas, lo que ayuda al personal comercial a realizar predicciones y análisis de datos de manera más precisa y eficiente.
Además, StellarDB 5.0 también puede conectarse con ZenGraph, un marco de gráficos profundos desarrollado por Transwarp Technology, para integrar profundamente la tecnología de base de datos de gráficos y la tecnología de gráficos profundos. Utilice las ventajas de la base de datos de gráficos para leer y escribir rápidamente datos de gráficos, proporcionar capacidades de filtrado rápido de subgráficos y mejorar la eficiencia de procesamiento de todo el enlace de análisis de datos; el marco de gráficos de profundidad de ZenGraph puede proporcionar diferentes modelos de gráficos de profundidad para diferentes negocios escenarios, satisfaciendo diversos escenarios comerciales, en comparación con los algoritmos gráficos tradicionales, puede extraer y aprender más conocimiento de características de los gráficos y hacer predicciones más precisas.
En opinión de Sun Yuanhao: "A medida que los modelos grandes avanzan hacia más escenarios de aplicación, la aplicación superpuesta de bases de datos vectoriales y bases de datos gráficas puede construir mejor modelos grandes, pero también se debe tener en cuenta que las bases de datos vectoriales y las bases de datos gráficas por sí solas también están lejos de ser suficientes, "La dirección futura debe ser multimodal. Por lo tanto, el núcleo de la ruta técnica futura de Transwarp Technology es admitir una gestión de datos más multimodal en una plataforma, de modo que cada base de datos pueda ser mejor. Servir bien a la aplicación de modelos grandes".
Finalmente, en términos de bases de datos de series temporales y bases de datos espacio-temporales, ante la gran cantidad de datos de series temporales y la gran demanda de análisis de datos, los sistemas de código abierto no admiten la implementación de clústeres, la escala de almacenamiento y los datos informáticos son limitados. , el análisis complejo no es compatible, los servicios son inestables y la falta de seguridad y confiabilidad. Para resolver problemas como la capacidad de control, Transwarp Technology lanzó TimeLyre 9.1, una base de datos de series temporales distribuidas de alto rendimiento para múltiples escenarios. Esta base de datos puede lograr una compresión tasa de 5-20 veces en datos de series temporales comunes, que es muy superior a las bases de datos tradicionales.La compresión de datos es alta, la capacidad disponible de los discos de un solo nodo es alta, lo que puede ahorrar costos en gran medida.
En términos de base de datos espacio-temporal, Transwarp también lanzó Spacture, una base de datos espacio-temporal distribuida. Esta base de datos "nació para el espacio y para el cambio". El soporte estándar múltiple, la compatibilidad ecológica convencional y otras características se pueden aplicar a la teledetección de series temporales. análisis, detección de cambios de expansión urbana, soporte comercial meteorológico, pronóstico del tiempo global de alta temperatura, análisis de trayectoria, recuperación del rango de trayectoria del barco, análisis espacial ubicuo, estadísticas del área del lago, escenarios espaciales como estadísticas de agregación.
De hecho, la base de datos de vectores, la base de datos de gráficos, la base de datos de series temporales e incluso la base de datos de espacio-tiempo lanzada por Transwarp Technology esta vez son solo la "miniatura" de la adherencia continua de Transwarp Technology a la innovación tecnológica en el campo de las bases de datos multimodales. durante muchos años También confirma la actitud y el espíritu de Transwarp de entrar valientemente en la "tierra de nadie" de las bases de datos durante muchos años, y su exploración y práctica en el campo de las bases de datos multimodales también es invaluable para promover el valor de la innovación tecnológica. en el campo de las bases de datos en China.
Acelerar el proceso de "sustitución de localización"
A principios de este año, el Estado señaló claramente que "es necesario hacer un buen trabajo en la localización de equipos científicos y tecnológicos, sistemas operativos y software básico, alentar a las instituciones de investigación científica, universidades y empresas a realizar investigaciones conjuntas". , mejorar el nivel de sustitución de localización y escala de aplicación, y esforzarme por lograr la pronta realización de las plataformas, instrumentos y equipos de investigación independientes de mi país para resolver los principales problemas de investigación básica".
En este sentido, como proveedor de software básico de big data, Transwarp también se compromete a acelerar el proceso de localización de software básico de big data e insiste en hacer que el software básico de big data doméstico sea más grande y más sólido. Sun Yuanhao me dijo: "La pila de tecnología nacional de big data, la tecnología Transwarp ahora es relativamente madura. Hemos desarrollado este campo durante unos diez años. Técnicamente, la tecnología Transwarp puede reemplazar completamente los productos de big data extranjeros. En términos de función y rendimiento, está básicamente una generación por delante de los productos extranjeros, y Transwarp Technology también ha acumulado una gran cantidad de casos de sustitución localizados exitosos”.
En primer lugar, en el campo de la plataforma básica de big data, la plataforma básica de big data TDH y Transwarp Data Cloud Platform TDC de desarrollo propio de Transwarp Technology pueden reemplazar perfectamente a CDH/HDP y CDP, y mejorar las funciones, el rendimiento, la estabilidad y la facilidad de uso, escalabilidad, La confiabilidad, la seguridad, el apoyo ecológico doméstico y otras capacidades, brindan una variedad de capacidades de soporte de modelos, la mejora del rendimiento puede alcanzar de 5 a 100 veces, y las capacidades de servicio profesional de la fábrica original son más fuertes.
No solo eso, sino que los recién lanzados Transwarp THD 9.3 y TDC 3.2 también lideran el desarrollo con almacenamiento de almacenamiento en lago de nueva generación, arquitectura unificada multimodelo, mejora integral del rendimiento, tecnología de gestión de recursos basada en contenedores, tenencia múltiple y otras tecnologías. Los datos también muestran que, en términos de rendimiento, los productos de software básicos de Transwarp tienen motores de computación y almacenamiento distribuidos de alto rendimiento desarrollados por ellos mismos, y el rendimiento general es de 5 a 25 veces mayor que el de CDP. La relación precio/rendimiento general es 20 veces mayor que DB2 y 100 veces mayor que TD ; en términos de seguridad, las tecnologías proporcionadas por los productos de software básicos de Transwarp, como aislamiento de contenedores, recuperación ante desastres, control de acceso, aprendizaje federado, protección de la privacidad, y computación confiable, garantía de capa de red y refuerzo Seguridad integral de datos en la capa, la capa de gobierno y la capa de circulación.
En segundo lugar, en el campo de las bases de datos transaccionales, KunDB puede reemplazar a Oracle/MySQL en escenarios comerciales OLTP transaccionales y escenarios de servicios de datos en línea de alta concurrencia, y mejorar las capacidades informáticas y de almacenamiento, alta disponibilidad y cruce. la migración equilibrada de negocios clave.
En particular, la nueva versión KunDB 3.2 integra los años de experiencia de Transwarp en investigación y desarrollo de bases de datos para cumplir con los requisitos de extrema estabilidad en los servicios financieros como núcleo, y es de alta disponibilidad, compatible con Oracle, integrado, operación y mantenimiento inteligente y multi- soporte de aplicaciones de escenario. Los aspectos de las capacidades se han mejorado mucho. El rendimiento de la transacción de una sola máquina ha alcanzado 188 tpmC, y la relación de expansión horizontal ha llegado a más de 90. Se puede utilizar para actualizaciones de reemplazo de localización y transformaciones de arquitectura distribuida en varias industrias, ayudando empresas para sentar una base sólida para el desarrollo digital.
En tercer lugar, en el campo de los datos analíticos, la base de datos analítica distribuida ArgoDB puede reemplazar Oracle/DB2/TD y otros productos extranjeros en el procesamiento por lotes, OLAP, análisis ad hoc y otros escenarios, brindando capacidades de análisis de datos masivos y mejorando cargas mixtas, real- análisis de datos de tiempo y otras capacidades, en los escenarios de aplicación reales de los clientes, el rendimiento integral de costos de software y hardware se ha mejorado de 10 a 100 veces.
Entre ellos, el ArgoDB 6.0 recientemente lanzado tiene capacidades líderes en la industria en procesamiento de datos en tiempo real, procesamiento de datos de modelos múltiples y seguridad de datos.Por ejemplo, en escenarios de procesamiento de datos en tiempo real, ArgoDB 6.0 es 2-3 veces mayor que productos de código abierto como Greeplum y ClickHouse. Al mismo tiempo, en el escenario de reemplazar TD, puede ayudar a los usuarios empresariales a construir una nueva generación de plataforma integrada de almacén de lagos, realizar la integración de datos y la gestión unificada, reducir los costos de operación y mantenimiento y acelerar la innovación empresarial.
En cuarto lugar, en términos de software de big data más localizado, el motor de búsqueda distribuido Scope creado por Transwarp Technology reemplaza a Elasticsearch, que también puede ayudar a las empresas a construir una plataforma de búsqueda independiente y controlable; en términos de datos gráficos, StellarDB, la base de datos de la base de datos de constelaciones, puede también reemplaza a Elasticsearch. Neo4j proporciona una solución de alto nivel para la aplicación de datos de gráficos localizados; en términos de base de datos de series temporales, TimeLyre de Transwarp Technology también puede reemplazar a InfluxDB para realizar el reemplazo de localización de la base de datos de series temporales; en términos de análisis de datos, Sophon Base, una herramienta de análisis inteligente de Transwarp Technology, también puede reemplazar SAS/SPSS en escenarios como el modelado y análisis visual, mejorar las funciones y el rendimiento y reducir los costos.
Hablando objetivamente, la tendencia actual de "sustitución de localización" en la industria de software básico de China se está acelerando. A través de la innovación tecnológica continua, Transwarp Technology ha hecho que el software básico doméstico de big data sea más grande y más sólido. Creo que no solo potenciará la transformación digital de China empresas, pero también puede promover y liderar mejor la transformación y la innovación de China e incluso la industria de software básico de big data global.
Resumen del texto completo, en la Cumbre de tecnología de datos futuros (FDTC) de este año, puede ver que Transwarp Technology ha lanzado herramientas de construcción de modelos a gran escala y aplicaciones de modelos a gran escala de la industria, trazando estratégicamente una nueva vía para la industria a gran escala. modelos; además, varias bases de datos multimodales La iteración y la innovación también reflejan la actitud y la persistencia de Transwarp en irrumpir en la "tierra de nadie" en el campo de los grandes datos; y promover el proceso de "sustitución nacional" en el campo de los grandes datos con hechos y palabras, creo que también puede servir mejor Bueno para el desarrollo de alta calidad de la economía digital de China. Se puede decir que el valor del diseño con visión de futuro de Transwarp Technology y la innovación continua en el campo de los grandes datos "no se limita al presente, sino que también está relacionado con el futuro".
La Observación de Ciencia y Tecnología de Shenyao fue fundada por Shenski, una persona de alto nivel en medios tecnológicos, que tiene 20 años de experiencia en la difusión de contenido tecnológico a nivel empresarial. Durante mucho tiempo se ha centrado en la observación y el pensamiento de Internet industrial, digitalización empresarial, infraestructura de TIC, y tecnología automotriz.
