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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OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。