VMware今天正式涉足区块链领域,发布了商用的VMware Blockchain平台,旨在让企业可以构建网络和部署去中心化的应用。
这项研发了数年时间的新服务为企业提供了一个可扩展的企业级平台,减少数据孤岛并释放数据让数据能够安全、有隐私性、即时地流动。这项服务此前在2018年完成Beta测试之后发布。
企业级区块链现在已经不是什么新鲜事物了,但是想要在众多平台中脱颖而出并不容易。VMware表示,他们的区块链服务提供了“Scalable Byzantine Fault Tolerance”,这是一种“企业级共识引擎……旨在解决区块链解决方案的规模和性能问题,同时保留了容错和防御恶意攻击的能力”。
在这种情况下,共识引擎可以用于在分布式进程之间就单个数据值或者网络的单个状态达成必要协议的机制,这种引擎的代码让各种数据交易之间达成一致。Byzantine Fault Tolerance本身并不是什么新鲜事物,早在20世纪90年代就设计出来了,但是VMware表示,采用这种技术能够在保持去中心化信任和支持多方网络中的持续治理方面带来优势。
VMware Blockchain提供了一种分层的体系结构,据说可以使分类帐与智能合约语言相解耦。VMware的区块链支持DAML——一种由合作伙伴Digital Asset Holdings开发的开源合约语言。
VMware Blockchain的这一个客户是澳大利亚证券交易所,该机构自2017年以来一直与Digital Asset合作开发基于区块链的、CHESS电子支付系统(1995年问世)的替代方案,这次实施方案中是使用DAML智能合约进行结算的。
VMware副总裁、区块链业务总经理Brendon Howe在一份声明中表示:“我们一直专注于构建企业级区块链平台,以满足金融服务行业最苛刻的应用要求,以及其他需要可靠且高性能区块链服务的关键任务分布式工作负载。VMware Blockchain为客户提供了当前生产所需的企业功能,以及在快速发展的区块链领域中适应未来需求的灵活性。”
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。