CommVault 今日宣布,Simpana 10软件平台已成为200多家权威服务供应商的首选数据保护平台,并帮助他们为全球数百万个客户端系统提供了云端解决方案,保护了数百PB字节的数据。
此外,公司还公布了一项三管齐下的云端业务战略。该战略基于公司在软件创新领域的领先地位,通过与服务供应商的战略合作关系,推出了一系列解决方案,用于简化和保护这些服务供应商及其客户向云计算转移的过程。为了实现这一目标,CommVault利用其一体化软件平台为最为高效的云基础设施提供支持,同时通过广阔的云生态系统拓展其市场覆盖范围,并进一步加大对其云端解决方案组的投资。这一愿景源于CommVault早期对云技术的投资,而这些投资正是为了应对目前在IT消费和IaaS(基础设施及服务)领域所发生的思维模式的转变。
CommVault 董事长、总裁兼首席执行官N. Robert Hammer表示:“随着企业加快对云服务的使用,我们这个行业的格局正在发生迅速的变化。CommVault为我们的客户和合作伙伴提供了保护数据所需的能力,无论是在云端、云中或是云与云之间。Simpana软件为客户提供了一个独特的一体化平台,让他们能够查看异构企业中的所有数据。在支持最为高效的云端基础设施方面,Simpana 10的可扩展性、安全性、自动化和报告等特性都是首屈一指的。”
为了提高合作伙伴和终端用户的灵活性、可扩展性和运营效率,CommVault所开发的Simpana软件是目前市场上开放程度最高的云端数据管理平台之一。CommVault的技术被集成到一系列广泛的存储技术、云基础设施平台、操作系统、管理程序和企业应用之中,为其提供了一致的管理和报告工具,并能让整个企业通过一体化平台跨越各类异构环境访问数据。
帮助供应商和客户实现“数据管理即服务”
随着各种规模的企业和市场加快运用云基础设施来降低成本、提高速度和灵活性,CommVault致力于帮助其合作伙伴社区顺应这个日益增长的趋势。那些寻求将IT业务向云端转移的客户需要依赖服务供应商帮助他们迁移、管理和保护他们的云基础设施。CommVault已与广泛的服务供应商生态系统建立了合作关系,让他们能够有效地提供基于Simpana软件、面向各个地理区域、垂直行业和产品的“数据管理即服务”解决方案。公司的战略将通过以下举措加快云计算的推广速度:
CommVault云端解决方案组副总裁Gerry Sillars表示:“在开发云端解决方案时,我们不仅考虑了服务供应商的技术需求,而且考虑了他们的业务需求,并通过协调这两方面的需求更好地服务他们的现有和潜在客户。这样做不仅能让CommVault进入新的市场,而且符合我们与全球领先的供应商建立合作关系的宽广战略。”
微软公司Windows Azure 产品市场营销总监Vibhor Kapoor表示:“通过在Windows Azure 存储服务中部署Simpana软件,服务供应商将能帮助各种规模的客户更加安全高效地保护、归档、管理和访问他们的数据。这种结合可以为Microsoft Exchange、Microsoft SharePoint、Active Directory、SQL Server、Windows、IBM Notes、IBM Domino等重要应用中受保护和归档的数据副本提供一个中央存储位置。客户将能方便快速地搜索信息,并获得一个灵活、可扩展、可快速响应业务需求的基础设施,从而满足合规要求。”
NetApp 公司服务供应商事业部总监Gary Hocking表示:“NetApp一直致力于降低为我们服务供应商开发云端产品时的复杂性。这就要求我们与技术合作伙伴开展密切的合作,让服务供应商能够以一种一致和可重复的方式,为他们的客户提供功能丰富的服务。自NetApp四年前启动其云端业务以来,CommVault始终伴随我们左右。现在,双方的技术已被世界各地的服务供应商成功采用。”
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。