戴尔EMC推出了一个集成系统,将把微软的Azure基础架构即服务与数据中心和混合云部署集成在一起。
据了解,该系统致力于给那些计划对微软Azure进行基础架构自动化的公司服务。微软的Azure Stack与戴尔的混合云平台并存运营,将于2017年中推出,并已进行技术预览。另外,Azure堆栈将会预装在戴尔EMC、HPE、联想和思科的服务器上。
据戴尔EMC表示,针对微软Azure Stack的的戴尔EMC云包括:
• Azure私有云和公共云部署之间的统一体验
• 戴尔EMC PowerEdge服务器与网络和存储集成
• 在Azure上集成备份和加密,以及Pivotal Cloud Foundry和另一个戴尔技术单元
• 从自动化工具到专业客户经理的一系列支持服务
戴尔EMC混合平台组产品管理高级总经理Paul Galjan表示,一旦安装了微软Azure Stack系统 ,它将以一个单元的形式进行管理和候补。Galjan说:"平台中的组件包被打包成一个单元,并以此形式应用。同时还有一个非常灵活的消费模式。"
戴尔EMC与微软Azure联合推出的戴尔EMC云预计将于2017年下半年推出。定价将更加接近通用版本。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。