业务变革飞速行进,你的运维体系还在选马拉车吗?
应用迭代变化应接不暇,传统的运维模式还吃得消吗?
IT架构被“Push”着越建越复杂,实在是抓头消愁愁更愁!
紫光股份旗下新华三集团通过整合生态资源,为用户提供化繁为简的AIO一站式运维管理外包服务,承担对应的IT服务质量和管理绩效,以“智简、至暖、致远”的IT服务履行对用户的高质量服务承诺。
在企业运维面向智能化演进的过程中,平台是实现数据融合与智能变革的关键基础,AIO借助U-Center 统一运维平台作为效能提升的护甲,依托平台开放能力满足用户高效统一运维需求。U-Center统一运维平台基于开放容器底座,以IT资源配置管理为平台底层核心能力,实现了从系统底层架构到上层应用的全面智能化改造,具备了AI赋能 (AIOps)、全域融合 (Aggregation)、应用视角 (Application–centric)及敏捷交付 (Agility)的核心能力。
• AI赋能:通过ITOM+AI战略,构建运维数据中台,采集全域指标、日志、事件、业务等数据,利用大数据、机器学习、知识图谱等关键手段,场景驱动,挖掘运维数据价值。
• 全域融合:通过微服务底盘,聚合端、网、云、安全等多技术域运维服务,满足客户全域运维场景需求,微服务聚合底座满足大规模弹性扩展需求。
• 应用视角:数字化体验管理在传统基础设施运维的基础上,增加了应用程序发现、跟踪和诊断,数字化体验监控,并且把这些数据以端到端的方式,面向业务的IT运维分析与价值呈现。
• 敏捷交付:基于易用的服务任务编排器,将IT监控、自动化与IT流程紧密结合,事件驱动架构实现端到端敏捷服务交付,同时依托功能强大的运维业务服务中台,实现不同应用场景能力开发的快速交付发布。
四大核心能力助推运维服务支持按需自定义适配及订阅式服务交付形态,定制的自动化能力孵化中心则针对日常运维类、安全管控类、故障应急优化提升类等200+场景实现运维能力自动化、服务化。同时,通过建立对项目的建转维全流程管理系统,进一步助力客户完成自动化、场景化智能运维能力的持续创新落地。
在U-Center统一运维平台整体能力的加持下,
经过“数字化、智能化”武装的IT运维团队再无烦忧!
未来,新华三集团将基于云智原生战略及全面升级的“数字大脑2021”,
致力于成为国内最受客户信赖的IT运维管理服务商,
赋能客户迈入数字化、智能化运维的新阶段。
好文章,需要你的鼓励
这项研究介绍了VisCoder,一个经过专门微调的大语言模型,用于生成可执行的Python可视化代码。研究团队创建了包含20万样本的VisCode-200K数据集,结合了可执行代码示例和多轮修正对话。在PandasPlotBench基准测试中,VisCoder显著优于同等规模的开源模型,甚至在某些方面超越了GPT-4o-mini。研究还引入了自我调试评估模式,证明了反馈驱动学习对提高代码可执行性和视觉准确性的重要性。
这项研究提出了"适应再连续学习"(ACL)框架,一种创新的方法解决预训练模型在连续学习中的稳定性-可塑性困境。通过在学习新任务前先对模型进行适应性调整,ACL使模型既能更好地学习新知识(提高可塑性),又能保留已有知识(维持稳定性)。实验证明,该框架能显著提升各种连续学习方法的性能,为解决人工智能系统中的"灾难性遗忘"问题提供了有效途径。
这篇研究首次关注了CLIP模型文本编码器的对抗鲁棒性问题,提出了LEAF方法(Levenshtein高效对抗性微调)来增强文本编码器的稳健性。实验表明,LEAF显著提高了模型在面对文本扰动时的性能,在AG-News数据集上将对抗准确率从44.5%提升至63.3%。当集成到Stable Diffusion等文本到图像生成模型中时,LEAF显著提高了对抗噪声下的生成质量;在多模态检索任务中,它平均提高了10个百分点的召回率。此外,LEAF还增强了模型的可解释性,使文本嵌入的反演更加准确。
BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台,整合了38个基准中的30万个问题,按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差,而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面,让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大,强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化,为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。