MongoDB推出AI驱动的应用程序现代化平台,助力减少技术债务并加快创新进程

吃瓜电子官网最新热点:MongoDB推出AI驱动的应用程序现代化平台,助力减少技术债务并加快创新进程

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2025-09-19 10:25:52 作者:狼叫兽 🌟在全球范围内,IntellectAI、Lombard Odi🤔er、Bendigo Bank等多家企业已使用MongoDB🎉应用程序现代化平台(AMP)对旧版应用程序进行现代化改造 🤯 北京——【2025年9月19日】——日前,MongoDB😜宣布推出由AI驱动的应用现代化平台——MongoDB AMP👏,助力企业快速将旧版应用程序改造为现代化、可扩展的服务。Mo😡ngoDB AMP可将AI支持的软件平台、成熟的交付框架以及🙄负责监督和指导实施过程的资深AMP交付工程师融为一体,从而汇😎聚工具、技术与人才的强大合力,帮助客户实现应用程序现代化改造😉。作为AMP的基础,MongoDB为客户提供文档模型的灵活性🥳,以及为应对持续变化而构建的架构。通过将AMP工具与Mong😊oDB经验证的可重复框架相结合,客户在执行代码转换等任务的速🙄度提高了10倍甚至更多,同时整个现代化改造项目的速度也提升了👍2至3倍。各行业内的企业都普遍面临着被旧版应用程序拖累的问题🤩,这些应用程序对企业运营至关重要,但维护成本高昂,而且难以适🤗配像生成式AI这样的最新用例。这些复杂的旧版应用程序基于僵化😁的数据基础和过时的技术栈构建,不仅会阻碍创新,还会增加安全和🔥合规风险。据信息与软件质量联盟(CISQ)预计,在美国,以“😡软件质量差”、软件故障、开发人员时间损耗及系统维护为衡量标准🤯的技术债务成本接近4万亿美元。 RedMonk研究总监😅Rachel Stephens表示:“企业正背负着复杂旧版应😢用程序带来的日益沉重的负担,这些应用程序受限于僵化的数据基础🚀和抑制创新的过时架构。MongoDB的数据库功能历来都广受认😜可,而其向AI驱动的应用程序现代化平台的战略扩张则凸显了一个🌟关键认知:数据层仍然是打造真正现代化、可扩展服务不可或缺的基❤️础。AMP能让组织跳出增量式‘提升和转移’迁移策略的局限,转🚀而聚焦始于数据层面的全栈转型。” 传统的应用程序现代化❤️改造方法往往涉及昂贵耗时的咨询服务,这类服务不仅可能依赖人工❤️操作、消耗大量资源,还可能在取得成果之前陷入停滞,进而影响产🔥品上市时间。此外,部分现代化改造工作仅仅是简单地将旧版应用程⭐序从一个关系型数据库迁移到另一个关系型数据库(即“提升和转移😂”迁移),而不是转向灵活的现代数据库解决方案。 Mon😘goDB现代化与转型高级副总裁Vinod Bagal表示:“🔥相关研究显示,太多的组织都将时间和预算花在只为维持业务运转的😅低价值、高强度工作上,从而导致跟不上竞争对手的步伐。Mong🥳oDB AMP为企业提供了更优的现代化改造路径,助力企业快速😆、出色地从传统模式变革转型,为实现创新与成本节约创造有利条件🤯。” MongoDB AMP是多年创新和发展的结晶 😆 MongoDB AMP的推出是MongoDB与部分资深客😀户就此开展合作两年多以来所取得的成果。值得一提的是,AMP已🚀经在要求苛刻、监管严格的多个行业中成功帮助客户实现了现代化改😢造。例如,澳大利亚Bendigo银行将核心银行应用程序从旧版👍关系型数据库迁移到MongoDB Atlas数据库所需的开发👍时间缩短了90%。借助AI工具,该银行运行应用程序测试用例所😡花费的时间也从80多个小时缩短至短短的5分钟。 瑞士隆😊奥银行(Lombard Odier)成功地将关键应用程序从其😎SQL数据库迁移到MongoDB数据库。此次合作将代码迁移速😊度提升60倍,并将回归测试时间从3天缩短到3小时,让开发人员💯得以专注于创新工作。 近期,MongoDB还与全球最大❤️的企业金融科技公司之一IntellectAI携手合作,对其财😂富管理平台的关键组件进行升级改造。双方在该项目中提升了平台性👍能,并缩短了开发周期。目前,该平台不仅能更好地服务客户,提供🚀更丰富的客户洞察,还能在全公司范围内解锁生成式AI用例。 🚀 IntellectAI首席技术官Deepak Dastr🥳ala表示:“在IntellectAI,我们正在重新定义企业😡应如何利用AI来创造价值,通过与MongoDB合作实现现代化😅改造,改变了我们为客户带来价值的方式,这有助我们突破瓶颈,让❤️我们的AI愿景更快地变成现实。全球最大的主权财富基金之一(管😢理着数万亿美元资产)正在依赖我们的旗舰企业AI平台Purpl😀e Fabric(由MongoDB提供支持)来辅助实时投资决😂策。IntellectAI和MongoDB之间的合作可助力客😴户将AI愿景转化为可量化的商业效益。” MongoDB😎 AMP现已推出。如需了解更多信息,请访问MongoDB网站❤️,阅读AMP相关博文,或联系您的MongoDB客户代表。 🔥 关于MongoDB MongoDB总部位于美国纽约🤔,致力于通过软件与数据赋能创新者,推动新行业的开创或现有行业🚀的变革与颠覆。MongoDB的统一、智能数据平台旨在推动下一🤗代应用的构建,是全球市场上最广泛可用的分布式数据库之一。通过😍集成的操作数据、搜索、实时分析和AI驱动检索等功能,Mong😊oDB帮助世界各地的组织加快创新步伐、提高效率并简化复杂架构😀。在各行各业,数百万开发者和超过50,000家客户,其中包括💯75%的财富100强企业,依赖MongoDB来支持其最重要的👍应用。返回搜狐,查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型,首登Nature封面。 9月17日,在最新😍一期的国际权威期刊Nature(自然)中,DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成,梁文锋担任通讯作者,首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面,也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究,标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道:“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来,技术发布、性能榜单层出不穷,但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破,但其核心技术多以技术报告形式发布,未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀,历经半年,8位外部专家参与了同行评审,DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表,完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能,更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询,这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此,Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价,在其社论中评价道:“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一,他强调:“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范,我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解,DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动,全文64页,🙌不仅首次披露了R1的训练成本,而且透露了更多模型训练的技术细🎉节,包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应,😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程,并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中,在训练成本方面,R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU,分别训练了198个小时和8💯0个小时,以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算,R1的😂总训练成本为29.4万美元(约合人民币209万元)。不到30👏万美元的训练成本,与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比,可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑,DeepSeek介绍,其使用的数据全部来自互联网,虽😂然可能包含GPT-4生成的结果,但并非有意而为之,更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”,简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时,O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来,D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范,但过去数月,外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注,相关传言一直不断。不过,R2🙄的发布时间一再推迟,外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是,今年8月21日,D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1,称其为“迈🎉向Agent(智能体)时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩,V3.1主要包含三大变化:一是采用混合推理架构,一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式;二是具有更高的思考效率,能在更短🤩时间内给出答案;三是具有更强的智能体能力,通过后训练优化,新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3,V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于,DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度,而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片,助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出,DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性,通过降低算力精度,使国产ASIC芯片能在成熟💯制程(12-28nm)上接近先进制程英伟达GPU的算力精度,🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度,让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式,“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式,未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势,通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升,国产算力芯片将迎来变革。 责编:😉万健祎 校对:王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容,未经书面授权,任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理,微信ID:SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐,查看更多

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