Tiamat携手火山引擎,让创作者的想象成为现实

AIGC 技术作为新型内容生产方式,将以内容生产模式变革催动生产力革新,对人们生产生活方式带来深远的影响。根据前瞻产业研究院报告观点,AI不仅在写作、作曲、绘画等多个领域达到“类人”的表现,更展示出在大数据学习基础上的非凡创意潜能。这将塑造数字内容生产内容的人机协作新范式,也让内容创作者和更多普通人得以跨越“技法”和“效能”限制,尽情挥洒内容创意。

通过算法和系统让创作者的想象成为现实,并迸发出更多创意火花,这是Tiamat作为AI生成平台的愿景。作为同时在个人消费领域和企业服务领域发力的 AIGC 行业先行者,Tiamat正在走出一条属于自己的商业道路。

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图片来源:Tiamat官网首页

Tiamat成立于2021年,其自研的MorpherVLM是国内优先基于概念融合范式提出的近百亿级跨模态生成模型,通过异构的视觉编码-解码网络结构,并引入基于用户反馈的强化学习(RLHF)和细粒度的提示-隐变量对齐技术,提高了模型对图像多尺度信息的建模能力,在用户Prompt输入的理解能力方面也实现了进步。

内容来源于Tiamat官网

01

输入一句话,让“灵感”快速可视化

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@不会画画的艾丁 通过Tiamat制作的作品

在Tiamat团队的眼里AI是“一位辅助人们高效创作的‘朋友’”。为了实现“Spark Your Imagination”的品牌主张,Tiamat以突出的技术底座服务于产品,自研的 MorpherVLM 模型支持近百亿级跨模态生成,提高了模型对图像多尺度信息的建模能力,也在用户 Prompt 输入的理解能力方面实现了进步。

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@神奇的阿佽 通过Tiamat制作的作品

凭借不俗的用户口碑,Tiamat积累了大量社区用户和商业客户,与此同时,2C、2B两手抓的Tiamat也遇到了挑战。

日渐增长的用户数也是逐渐增长的服务压力,更迫切的问题是应对活动带来的高峰值流量。而时间短、峰值高的活动流量需要Tiamat及时反应并高效率完成处理,但过去依赖的传统云计算模式却有些力不从心。

大型活动期间,用户线下体验产品时,往往是通过上传文本请求即时图像的生成,而这时高峰值流量会导致系统响应的时间延长,平常10到15秒就能实现响应,在高峰时期可能需要2到3分钟。长达12倍的时间成本,对于专心等待的用户来说更显漫长。因此,Tiamat开始积极寻找能及时处理数据的解决方案。

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@我 通过Tiamat制作的作品

02

边缘计算扫清了

Tiamat发展路上的阻碍

通过行业推荐、市场调研,Tiamat了解到了火山引擎边缘计算。同时,在探索更高效的解决方案时,火山引擎凭借领域内的创新和技术引起了Tiamat的关注。火山引擎边缘计算为Tiamat提供3大保障:

第一层保障:轻松应对流量峰值。在用户规模爆炸式增长时,火山引擎边缘计算丰富的异构算力与带宽资源储备,保障业务稳定快速增长;

第二层保障:降低用户延时。火山引擎边缘计算会根据用户分布,动态调度到距离最近的节点,有效降低用户访问时延,减少素材上传与下载时间,大大提升用户使用体验;

第三层保障:统一资源管理。边缘k8s托管服务统一管理不同规格推理GPU实例、异构资源,统一实现资源调度,不仅提供资源及容器化应用自动扩缩容能力,快速实现资源的管理和扩容,从容应对高峰流量,还能实现按需使用资源,降低成本投入。

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边缘计算的云边系统架构图

火山引擎边缘计算以多点部署的海量资源为基础保障,以动态扩容、智能调度技术为调节手段,使用边缘k8s托管服务做统一纳管,从容应对流量高峰,有效降低了用户时延,提高资源利用率,降低了运维成本。在Tiamat高速发展的道路上,火山引擎边缘计算扫清了因基础技术不过关带来的阻碍。

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@joook 通过Tiamat制作的作品

应用火山引擎边缘计算的服务后,Tiamat不仅实现了理想效果,还收获了很多来自核心用户的好评。“响应时间缩短了、速度明显提升”都是经常被夸到的,还有用户反馈服务更加稳定,以前曾经出现过提交文本,但没有获得图片的丢包情况,现在这种情况再没有出现过了。

合作过程中,让Tiamat觉得惊喜的是,火山引擎边缘计算在 to B 业务上提供的帮助。to B 业务对合规和标准化生成有较高要求,火山引擎为保障内容的合规性提供了坚实后盾。

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End

火山引擎边缘计算产品能力和所提供的服务,不仅满足了Tiamat对高效可靠计算能力的需求,也提供了优秀的客户知识,保障了技术专业性。未来,火山引擎也将继续坚持技术创新,不断提升自身的技术实力和服务能力,为更多的客户提供更优质的产品和服务。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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