IBM与VMware共同将IBM watsonx引入VMware Private AI 和 Red Hat OpenShift 的本地环境中,从而带来快速、透明的生成式AI功能
随着企业积极推动变革性创新, AI应用在2023年成为主流。尤其是生成式AI作为一种基于各种输入生成新内容的工具,大大激发了企业的想象力。生成式AI具有广泛的用例和任务范围,包括从代码生成到联络中心问题解决体验、IT 运营自动化、信息检索和内容创建。
所有AI用例的核心都是数据,而更重要的是通过访问和处理所需要的数据,从AI模型中获得最佳结果。企业需要将算力和AI模型带到创建、处理和消费企业数据的地方,以支持各种AI用例,包括传统的AI/ML 工作负载和生成式AI。企业还需要获得完整的技术堆栈满足传统企业级要求,例如使用保密计算以及能够在同一地点训练、调整和部署可以在各种云环境中运行的AI模型。
这便是“Private AI”的优势所在,这种架构旨在平衡AI带来的业务收益与企业的隐私和合规需求,侧重于为支持AI而构建的平台和基础架构,这些平台和基础架构可部署在公有云、虚拟私有云、数据中心和边缘站点中。
VMware Private AI 与 IBM 为生成式AI带来灵活性
IBM和VMware 可为企业客户带来灵活性,支持其在关键任务运营所在位置启用生成式 AI 用例。这就是为什么IBM和VMware将VMware Cloud Foundation、Red Hat OpenShift 和IBM watsonx AI和数据平台相结合。这一组合将支持企业能够在私有的本地基础架构即服务(IaaS)环境中访问 IBM watsonx,并通过 IBM Cloud 上的 watsonx SaaS 产品访问混合云。双方的共同客户将能够跨公有云、虚拟私有云、数据中心和边缘站点使用IBM watsonx的AI功能和数据管理,以及在不久的将来使用其治理功能,实现透明、可解释的AI模型。
VMware Private AI 可用于混合多云部署。通过使用Red Hat OpenShift,客户现在可以将 watsonx 引入VMware 部署的工作负载。双方的共同客户将能够访问 watsonx 平台的全部产品,该平台提供的产品可帮助客户加速部署、并扩展AI。客户可以选择使用 IBM Cloud Satellite 自动化和简化VMware Private AI with OpenShift 环境部署和第二日运营。
致力于提供多云价值的合作模式
此次合作源于IBM和VMware联合创新实验室。作为联合创新引擎,该实验室拥有一支专门的工程师团队。目标是发挥两家公司优势,通过向市场推出新产品来解决客户问题。该实验室于2018年成立,迄今已完成了众多以混合云和AI为核心的项目。
VMware和IBM计划开发一个经过验证的参考架构,支持双方客户利用混合云和受监管的本地环境训练和微调ML模型,包括用于生成式AI的大语言模型(LLM)。例如,将数据从一个国家的银行或金融机构转移到云上,可能会因监管限制而被禁止,或者由于数据太大,无法将其从一个地点转移到另一个地点。
IBM Consulting为客户提供 VMware 特定解决方案和生成式AI专业知识
今年早些时候,IBM Consulting 成立了生成式AI卓越中心,目前拥有 1000 多名具备生成式AI专业知识的顾问。他们正在与全球客户一起提升 IT 运营和核心业务流程(如人力资源或营销)生产力,改善客户体验,并创造新的业务模式。
结合IBM Consulting针对VMware 的丰富专业知识和服务能力,这将有助于在 VMware Private AI参考架构上使用企业级 AI 加速客户业务转型。
此外,对于希望实现工作负载现代化和转型的客户,IBM Consulting计划将 IBM watsonx 和 VMware Private AI 服务集成到其自主开发的IBM Consulting云加速器中,从而帮助加快云转型进程。在发布后,该集成将支持逆向工程、代码生成和代码转换,并帮助管理第二日及之后的运营,为用户带来IBM Consulting的无缝混合云管理服务。
助力客户打造生成式AI未来
IBM 与 VMware 的战略合作关系旨在帮助双方客户通过灵活的消费模式拥抱混合云,并实现任务关键型工作负载的现代化。在此过程中,IBM Consulting作为战略合作伙伴也将使客户受益匪浅。企业将能够选择何时、何地以及如何将生成式AI技术与 VMware Cloud Foundation 集成,在整个企业快速训练和部署自定义AI功能,同时保持对数据的控制。他们还获得了强有力的支持,在一个统一堆栈中充分利用 VMware 软件产品的最佳创新,打造一个与 IBM Cloud 合作伙伴技术带来的数据和 AI 功能相集成的一致环境。
好文章,需要你的鼓励
本文探讨如何使用生成式AI和大语言模型作为倾听者,帮助用户表达内心想法。许多主流AI如ChatGPT、Claude等被设计成用户的"最佳伙伴",或试图提供心理健康建议,但有时用户只想要一个尊重的倾听者。文章提供了有效的提示词技巧,指导AI保持中性、尊重的态度,专注于倾听和理解,而非给出建议或判断。同时提醒用户注意隐私保护和AI的局限性。
北京大学团队开发出WoW世界模型,这是首个真正理解物理规律的AI系统。通过200万机器人互动数据训练,WoW不仅能生成逼真视频,更能理解重力、碰撞等物理定律。其创新的SOPHIA框架让AI具备自我纠错能力,在物理理解测试中达到80.16%准确率。该技术将推动智能机器人、视频制作等领域发展,为通用人工智能奠定重要基础。
人工通用智能和超级人工智能的出现,可能会创造出一种全新的外星智能形态。传统AI基于人类智能模式构建,但AGI和ASI一旦存在,可能会选择创造完全不同于人类认知方式的新型智能。这种外星人工智能既可能带来突破性进展,如找到癌症治愈方法,也可能存在未知风险。目前尚不确定这种新智能形态是否会超越人类智能,以及我们是否应该追求这一可能改变人类命运的技术突破。
香港大学和蚂蚁集团联合推出PromptCoT 2.0,这是一种让AI自动生成高质量训练题目的创新方法。通过"概念-思路-题目"的三步策略,AI能像老师备课一样先构思解题思路再出题,大幅提升了题目质量和训练效果。实验显示该方法在数学竞赛和编程任务上都取得了显著提升,为解决AI训练数据稀缺问题提供了新思路。