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[导读]8 月 20 日,第四范式召开年度发布会,推出了 Sage AIOS,与 Sage AIOS 同时发布的新品还有第四范式自动化 AI 生产力平台 Sage HyperCycle ML、线上化智能运营系

8 月 20 日,第四范式召开年度发布会,推出了 Sage AIOS,与 Sage AIOS 同时发布的新品还有第四范式自动化 AI 生产力平台 Sage HyperCycle ML、线上化智能运营系统天枢以及全新 AI 算力平台 SageOne。

第四范式创始人兼 CEO 戴文渊表示:“多年来第四范式团队冲在 AI 落地的最前线,在摸爬滚打中,总结出数据治理难、科学家稀缺、业务价值不佳以及算力成本负担重,是企业 AI 转型中四个最常见的阻力。这些问题归根结底是因为缺少基于规范和标准的基础设施,所以,今天设计和构建了更标准化的 AI 产品。”

据了解,Sage AIOS 作为人工智能的标准化管理平台,同样封装了各类 AI 应用,包括给 AI 科学家和开发者使用的工具类应用,以及针对某个场景一键上线的业务类应用。AIOS 最为重要的设计是数据治理,AI 需要支持数据一致性、时序性和闭环的数据治理系统,而定义好数据形式,可以同时满足这三个需求。

具体而言,AIOS 平台上规定了数据的准备和使用方式,其中包括不同业务场景中的模型需要什么样的数据,对应的数据需要从什么IT系统上去调取,以及如何将这些数据处理为 AI ready 的数据、“投喂”到 AI 系统中。

此外,在 AIOS 平台上,企业想要构建某个 AI 应用场景,如推荐、反欺诈等,只需一键进入相应场景的数据形式、便可直接开始构建 AI,1-2 天即能落地一个 AI 应用。长期来看,Sage AIOS 将沉淀越来越丰富的数据形式,承载越来越多的 AI 应用。

据介绍,如果说定义了 “数据形式”,相当于定义了 AI 版 Windows 的文件格式,那么有效的资源调度与管理机制,则是 Windows 的 “进程调度器”,Sage AIOS 采用 HyperScheduler 动态地对各个任务进行合理的资源分配,有效管理调度 CPU、GPU、加速卡等各类异构设备资源,从而避免 AI 应用资源分配不均导致的任务响应慢、宕机等问题,将资源利用率提升 50%。

与此同时,第四范式在 AIOS 平台上专为业务人员等非 AI 专业人士,准备了名为 “HyperCycle ML”的 AI 高级语言。基于第四范式 AutoML 技术的 “库伯学习圈”方法论,HyperCycle ML 将 AI 过程简化为 “行为、反馈、学习、应用”四步,让用户能像使用自动相机拍照一样建立 AI 应用。

据悉,第四范式还推出了 Sage AIOS 平台上首个平台型拳头应用,是为传统企业提供线上用户留存优化和增长优化的运营产品 “天枢”。截止目前,第四范式天枢已经助力零售、银行、媒体和互联网等行业的在线化转型。

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