当今全球数字化转型的大趋势下,网络边界逐步开放并且不断扩展,覆盖了各类SaaS应用、云服务、自带设备(BYOD)以及其它创新。在此情形下,通过提供多种选择性、简化IT管理难度及构建整体化的安全框架,实现企业应用快速上云和传统网络的互联网化改造,以最大化利用现有资源,提升业务效率,强化企业竞争优势,正成为企业的重要目标。
如何实现企业应用快速上云,并满足安全性、灵活性、管理、迁移等需求?
如何实施安全而独特的网络策略,而不会把您锁定于任何基础架构、云平台、终端或数据中心?
如何从任何地点、使用任何设备向你的团队安全交付他们所需的各类应用、桌面与数据?
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阿联酋阿布扎比人工智能大学发布全新PAN世界模型,超越传统大语言模型局限。该模型具备通用性、交互性和长期一致性,能深度理解几何和物理规律,通过"物理推理"学习真实世界材料行为。PAN采用生成潜在预测架构,可模拟数千个因果一致步骤,支持分支操作模拟多种可能未来。预计12月初公开发布,有望为机器人、自动驾驶等领域提供低成本合成数据生成。
意大利ISTI研究院推出Patch-ioner零样本图像描述框架,突破传统局限实现任意区域精确描述。系统将图像拆分为小块,通过智能组合生成从单块到整图的统一描述,无需区域标注数据。创新引入轨迹描述任务,用户可用鼠标画线获得对应区域描述。在四大评测任务中全面超越现有方法,为人机交互开辟新模式。
AI代码编辑器开发商Cursor完成23亿美元D轮融资,估值达293亿美元。Accel和Coatue领投,Google、Nvidia等参与。公司年化收入已突破10亿美元。Cursor基于微软开源VS Code打造,集成大语言模型帮助开发者编写代码和修复漏洞。其自研Composer模型采用专家混合算法,运行速度比同等质量模型快四倍。公司拥有数百万开发者用户,将用新资金推进AI研究。
MIT研究团队发现,AI系统无需严格配对的多模态数据也能显著提升性能。他们开发的UML框架通过参数共享让AI从图像、文本、音频等不同类型数据中学习,即使这些数据间没有直接对应关系。实验显示这种方法在图像分类、音频识别等任务上都超越了单模态系统,并能自发发展出跨模态理解能力,为未来AI应用开辟了新路径。