Mistral Large 2还提供了128K标记（tokens）的上下文窗口。目前，该模型（mistral.mistral-large-2407-v1:0）已在亚马逊云科技美国西部2区（us-west-2）正式可用。

对大数据进行有效治理，解决好分布式数据存储问题，是企业能否成为数据驱动型企业的关键能力。即便人类已迈进智能时代的大门，数据治理依然是重中之重。

数据中心“搬家”是银行发展历程中的重大事件，当数据中心现有规模不能满足业务的不断拓展，或者技术更新迭代、成本优化、安全合规、机房租赁到期等相关要求发生变化时，数据中心搬迁势在必行。

随着大数据技术的不断发展，数据规模呈爆炸式增长，数据来源也日趋多样化。如何有效地管理和利用这些数据，成为了企业和社会关注的焦点。本文将探讨在大模型下如何进行数据治理。

亚马逊云科技宣布，Meta刚刚发布的新一代Llama模型现已在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker中提供。客户也可以在基于Amazon Trainium和Amazon Inferentia自研芯片的Amazon Elastic Cloud Compute（Amazon EC2）实例中部署这些模型。

美国科技巨头Meta推出迄今为止性能最强大的开源大模型——Llama 3.1 405B（4050亿参数），同时发布了全新升级的Llama 3.1 70B和8B模型版本。至此，开源大模型再上新台阶，对闭源大模型发出一记重拳。

为了给企业、开发者提供更多元的模型选择，腾讯云 TI 平台迅速响应，国内首批完成Llama 3.1的适配和上架，支持一键发起精调和推理。

在选择 Flink 作业的执行模式时，不能仅凭某一种规则进行“一刀切”式的判定，而应结合场景的需求和特点，具体问题具体分析，做出正确选择。

云时代下，要确保系统在白盒里运行已经不可能了。云平台就是最大的黑盒。云的精神是易用、可靠、弹性、和省钱。易用和弹性是没话说的，可靠的问题谁也说不清楚，上云以后确实用不可靠的X86服务器构建了媲美小型机甚至大型机的可靠IT基础设施。

近日，谷歌母公司Alphabet计划以230亿美元收购云安全公司Wiz，若交易完成，将是该公司史上最大并购案。

流数据处理不是一场群雄争霸大赛，而只是一段旅程。不管是Apache Kafka，还是Apache Flink，要想获得更长远发展，都要在用户价值上下功夫。

任何一次技术革命的到来，都会引发整个产业链的洗牌和重构。在这个过程中，最先从中获益的，也许并不是直接参与技术创新的企业，而是那些为创新企业提供基础设施和底层支撑的公司。

数字化时代，一切都是围绕数据展开的。其中有一个概念非常重要，就是“数据治理”。

只要是在现实工作与工程中需要依赖人工经验与手工工作的环节，都可以通过大模型预制化、自动化并且持续自适应迭代强化

为了提高金融机构的容灾能力，TDSQL基于闪回及回收站技术，在备份回档的基础上，实现DML、DDL、备份回档和跨集群回档，使数据库在发生故障或异常时，能够快速回溯到历史某一时间点，保证数据的一致性和可靠性。

用户需求推动算法和算力的创新发展，以同方有云为代表的云厂商也在拥抱变化，原有的业务部署路线也与过去大不相同。

蚂蚁希望基于 Paimon 构建实时湖仓，统一实时和离线的开发模式。

腾讯旗下大模型应用“腾讯元宝”上线了“3D角色梦工厂”玩法，腾讯元宝也是首个拥有打印级3D生成能力的通用大模型App。

2024年7月15日 ，亚马逊云科技宣布基于自研芯片Amazon Graviton4处理器的Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) R8g实例现已正式可用。

不管技术如何发展、架构如何演进，其实数仓的建设都是为了数据价值化，从数据资源到数据资产，再到数据产品和数据知识。