戴尔今天宣布推出了一款面向企业的私有云新产品名为Dell Technologies Cloud Platform Private Cloud(DTCP Private Cloud),称其可以为客户带来更高的灵活性和更好的云经济效益。
该产品属于戴尔Cloud Console系列,是Project APEX(去年10月发布)的基础,旨在统一戴尔的按需的、和基于云的即服务产品。Project APEX设计旨在为客户的本地、云和边缘工作负载提供更一致的即服务体验。
戴尔的Cloud Console提供了一个统一的界面,让客户可以通过该界面管理所有戴尔的按需服务和工作负载。客户可以浏览Dell Marketplace,选择各种云服务和即服务硬件产品来满足需求、部署和管理多云资源,只需单击几下即可实时监控成本。
DTCP Private Cloud是Cloud Console系列的一款最新产品,戴尔表示,该产品旨在为企业提供一种更简单、更可扩展的方式来构建他们的本地私有云基础设施。这项服务的价格为每月每个实例14美元,提供了预定义的实例块,让客户已更低的价格就可以启动和运行起来,并且让客户在需要的时候有更多纵向扩展基础设施的选择。
戴尔表示,除了Cloud Console上预构建的集成机架之外,客户还可以选择使用自己的机架基础设施,此外客户还可以使用他们自己的机架空间、数据缆线和第三方交换机。
和去年戴尔首次推出的DTCP Hybrid Cloud一样,DTCP Private Cloud也提供了一系列基于实例的产品,供客户根据自己的需求调整和订购云资源。戴尔表示,客户能够以自助服务的方式,通过Cloud Console订购25个、50个、100个、200个和500个的实例,部署时间最短为14天,纵向扩展最短只需要5天,此外还可以混搭大量相同类型或不同类型的实例,以支持各种工作负载。
戴尔表示,DTCP Private Cloud产品现已在美国、英国、法国和德国上市。
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。
上海交通大学研究团队发布了突破性的科学推理数据集MegaScience,包含125万高质量实例,首次从12000本大学教科书中大规模提取科学推理训练数据。该数据集显著提升了AI模型在物理、化学、生物等七个学科的推理能力,训练的模型在多项基准测试中超越官方版本,且具有更高的训练效率。研究团队完全开源了数据集、处理流程和评估系统。
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。
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。