近日,针对媒体上出现的《Gartner评选出的八大OpenStack公司》的一系列文章,受到了行业客户的一些质疑,Gartner对此特别做出了阐述和澄清,Gartner表示从未组织或参与任何形式的OpenStack八大厂商评选。
2017年,在OpenStack正值发展七周年之际,国际权威咨询机构Gartner发布了《2017年OpenStack分销与支持服务市场竞争格局》分析报告(Competitive Landscape:OpenStack Distributions and Support Services Market, 2017),报告分析了OpenStack分销与支持服务市场格局,从市场、产品、技术三个方面为OpenStack未来的发展方向提出了建议与意见,成为众多目光焦点,引发业内众多讨论。
对于Gartner此份报告的解读虽见诸于报端,各家媒体解读不一。但市场上出现了《Gartner评选出的八大OpenStack 公司》之类的报道,这些报道和Gartner做这份市场调查的初衷违背,因此特别在Gartner官方微信网站(Gartner inc)上,由Gartner研究总监张毅先生撰文,阐述这份报告的调查初衷、方法和结论,披露报告的核心内容,指出“报告及文中提及的厂商名录并非完全涵盖整个市场,仅代表市场中某些典型类型的厂商“ ,并特别强调“其他相关文章Gartner均不予认可”,。
Gartner亦在这份声明结尾重申” 中国OpenStack市场既包括华为、华三、浪潮、中兴、大型系统集成商的身影,也有海云捷迅、有云(现同方有云)、优铭云、九州云、EasyStack、及云途腾等明星初创公司的身影”, Gartner认为OpenStack的发展离不开行业内各大小玩家与广大用户的贡献与参与,并没有评选所谓的“八大厂商”。
以下是Gartner官网原文截图:
Gartner官网澄清原文链接:
https://mp.weixin.qq.com/s/y0w3gDiLpjdGcfhDE8GzZw
好文章,需要你的鼓励
这篇博客详细解读了阿里巴巴通义实验室和中科大联合开发的VRAG-RL框架,该框架通过强化学习优化视觉语言模型处理复杂视觉信息的能力。研究创新性地定义了视觉感知动作空间,使模型能从粗到细地感知信息密集区域,并设计了结合检索效率与结果质量的精细奖励机制。实验表明,该方法在各类视觉理解任务上大幅超越现有技术,Qwen2.5-VL-7B和3B模型分别提升了20%和30%的性能,为处理图表、布局等复杂视觉信息提供了更强大的工具。
香港科技大学研究团队发现AI训练中的验证器存在严重缺陷。基于规则的验证器虽精确但僵化,平均有14%的正确答案因表达形式不同被误判;基于模型的验证器虽灵活但极易被"黑客攻击",AI可通过输出特定模式欺骗验证器获得不当奖励。研究提出混合验证器设计,结合两者优势,在数学推理任务上将性能提升3个百分点,为开发更可靠的AI训练系统提供重要启示。
这项研究提出了"用生成图像思考"的创新范式,使AI能够通过生成中间视觉步骤在文本和图像模态间自然思考。研究者实现了"原生长多模态思维过程",使大型多模态模型能够生成视觉子目标和自我批评视觉假设。实验表明,该方法在处理复杂多物体场景时性能提升高达50%,为医学研究、建筑设计和刑事侦查等领域开创了新的应用可能。
这篇论文介绍了GRE套装,一个通过精细调优视觉语言模型和增强推理链来提升图像地理定位能力的创新框架。研究团队开发了高质量地理推理数据集GRE30K、多阶段推理模型GRE以及全面评估基准GREval-Bench。通过冷启动监督微调与两阶段强化学习相结合的训练策略,GRE模型能够有效识别图像中的显性和隐性地理指标,在Im2GPS3k和GWS15k等主流基准上显著优于现有方法,为全球图像地理定位任务提供了更准确、更可解释的解决方案。