在各行各业都在加快转向边缘计算之际,企业正在寻找新的方法以提高效率、减少错误,并更好地利用那些随时随地产生的数据。
然而,投资边缘和成功之间存在鸿沟,94%的企业表示他们正在投资边缘应用,但只有10%的企业表示他们从这些投资中获益。对于大多数企业来说,这一鸿沟是由复杂性造成的,其中包括基础架构的复杂度、大规模扩张运营、在偏远地区缺乏专业技术人员的运营与基本维护、安全和数据集成方面的挑战。
戴尔科技秉承简化边缘的使命,于2022年10月推出了Project Frontier计划,旨在提供边缘运营软件平台,简化、优化并保障边缘的安全。
现在,Project Frontier即将迈入下一阶段:Dell NativeEdge。
在今年的2023戴尔科技集团全球峰会上,戴尔科技正式推出Dell NativeEdge,兑现了自己发力边缘的承诺,旨在重塑边缘运营。Dell NativeEdge是戴尔科技各种解决方案累积的广泛经验的结晶,能够降低边缘运营的复杂性,并带来新价值。
使用Dell NativeEdge,各行各业的企业就能随时随地安全地支持任何边缘应用程序,以实现其业务目标:
重新定义边缘运营:工作原理
设想一下,一家大型零售商想要在数百家门店推出边缘解决方案,以运行新的零售体验应用程序。
根据当前的IT实践,专家必须为每家门店提供硬件解决方案,预配置和部署基础架构、软件和应用程序,并组织本地团队在各门店负责实施,这一过程可能需要长达数月时间才能完成。然后,他们通常还必须分别针对基础架构和应用程序,为所有门店建立一个集中管理流程。这将给运营带来各种风险,包括降低客户体验、容易出现安全漏洞或造成系统故障。在通常情况下,每次增加新用例时,也需要重复进行相同的操作。
这种新模式可有效避免供应链风险和集成失败。它确保以正确且一致的方式安装整个解决方案,并支持将多个应用程序和用例部署到同一个架构中。用户可将自动化工作流程同时应用于所有位置的数千台设备上。
NativeEdge意味着价值回报
戴尔科技进行了内部分析,以投资回报建模、近百个客户的访谈以及第三方环境顾问评审的验证方法,评估了一家复合材料制造公司在其25间工厂中运行NativeEdge的潜在经济影响。研究结果显示,三年后,该公司预计将获得以下收益:
好文章,需要你的鼓励
韩国科学技术院研究团队提出"分叉-合并解码"方法,无需额外训练即可改善音视频大语言模型的多模态理解能力。通过先独立处理音频和视频(分叉阶段),再融合结果(合并阶段),该方法有效缓解了模型过度依赖单一模态的问题,在AVQA、MUSIC-AVQA和AVHBench三个基准测试中均取得显著性能提升,特别是在需要平衡音视频理解的任务上表现突出。
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。