目前已有400多家机构推出SUSE学院计划,帮助开源开发者满足数字经济不断变化的需求
2018年10月17日–德国纽伦堡–SUSE将在全球范围内扩大SUSE学院计划的覆盖范围,以期为新一代开源软件开发者提供更有力的支持该课程旨在为教育界提供开源知识、培训材料和低价教育购买计划,帮助各行各业的开发者满足数字经济不断变化的需求。
SUSE学院计划创办于2017年5月,目前已涵盖400多所大专院校、图书馆和其他学术机构该课程还增加了北美洲的支持资源,目的是在未来6个月内将现有的参与者数量翻一番。
SUSE副总裁兼学院计划负责人Sander Huyts表示:“SUSE长期以来一直是开源教育的倡导者,凭借自身与学术界的密切联系在短时间内与大量学校建立了合作我们致力于提高学术层面的开源技能和教育水平,因为我们认为学术界对于行业的长期健康发展至关重要,也是构成现代技术的基础我们将继续提供资源和支持,确保开源得到持续的发展”。
市场对开源技能的需求始终居高不下,而且每一年都在增长根据Linux基金会发布的《2018年开源就业报告》,高达83%的招聘经理重视招聘开源人才,而2017年的比例为76%SUSE学院计划提供各类服务来协助学界满足市场对人才和高阶开源知识的需求,包括Linux认证培训和其他课程、针对教职人员的学生课程教材、供教学和实验使用的免费SUSE产品、针对教育机构特别推出的SUSE购买计划、开发工具以及知识库、论坛和技术支持的访问权限。
SUSE学院计划课程对世界各地学术机构的教育工作者和学生产生了积极的影响,包括来自牛津大学、剑桥大学、捷克技术大学、圣地亚哥州立大学、纽约城市理工学院和不列颠哥伦比亚大学等知名学府的参与者。
慕尼黑大学心理学与教育科学学院教务主任兼首席信息官Werner Degenhardt表示:“我们学校在部分学生的课程表中添加了这个课程作为系统专业课,用于内部教学目的我们很喜欢这个课程,因为它易学易用,而且效果非常好”。
安大略彼得伯勒弗莱明学院计算机科学技术专家Phillip Chee教授表示:“SUSE学院计划提供的教材让人印象深刻我打算利用这个课程为学生们开发一个安装小云的实验室,还要在操作系统理论课上结合SUSE OpenStack Cloud”。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。