Teradata本周二宣布收购大数据公司Revelytix和Hadapt。
Teradata并未透露这两笔收购的具体金额。来自Revelytix和Hadapt的员工和知识产权都将并入Teradata实验室——该公司的研发团队。
通过收购这两家大数据公司,看起来Teradata正在把自己拥抱Hadoop和其他大数据技术、以提供一个通向自己数据仓库系统的桥梁的任务进行到底。
Revelytix最有名的可能是它的Loom——一种元数据管理技术,兼容很多Hadoop发行版,例如Cloudera、MapR、Hortonworks以及Pivotal。Teradata表示,Revelytix及其资产将带来Hadoop中新的数据准备工具,因为它能够在单一的软件解决方案中交付集成的元数据、数据志和数据。
至于Hadapt,Teradata表示将利用该团队的深度大数据知识推动Teradata统一数据架构向前发展。
Teradata实验室总裁Scott Gnau在声明中称:
“我们欢迎Revelytix和Revelytix员工加入Teradata,我们期待着他们在帮助Teradata实验室加速向我们的客户交付大数据解决方案做出贡献。新增的这些关键资产将进一步强调Teradata对持续创新和客户价值的承诺,扩展我们的大数据组合,增强Teradata统一数据架构。”
好文章,需要你的鼓励
机器人和自动化工具已成为云环境中最大的安全威胁,网络犯罪分子率先应用自动化决策来窃取凭证和执行恶意活动。自动化攻击显著缩短了攻击者驻留时间,从传统的数天减少到5分钟内即可完成数据泄露。随着大语言模型的发展,"黑客机器人"将变得更加先进。企业面临AI快速采用压力,但多数组织错误地关注模型本身而非基础设施安全。解决方案是将AI工作负载视为普通云工作负载,应用运行时安全最佳实践。
MBZUAI研究团队发布了史上最大的开源数学训练数据集MegaMath,包含3716亿个Token,是现有开源数学数据集的数十倍。该数据集通过创新的数据处理技术,从网页、代码库和AI合成等多个来源收集高质量数学内容。实验显示,使用MegaMath训练的AI模型在数学推理任务上性能显著提升,为AI数学能力发展提供了强大支撑。
面对心理健康专业人士短缺问题,谷歌、麦肯锡和加拿大重大挑战组织联合发布《心理健康与AI现场指南》,提出利用AI辅助任务分担模式。该指南构建了包含项目适应、人员选择、培训、分配、干预和完成六个阶段的任务分担模型,AI可在候选人筛选、培训定制、客户匹配、预约调度和治疗建议等环节发挥作用。该方法通过将部分治疗任务分配给经过培训的非专业人员,并运用AI进行管理支持,有望缓解治疗服务供需失衡问题。
这项由多个知名机构联合开展的研究揭示了AI系统的"隐形思维"——潜在推理。不同于传统的链式思维推理,潜在推理在AI内部连续空间中进行,不受语言表达限制,信息处理能力提升约2700倍。研究将其分为垂直递归和水平递归两类,前者通过重复处理增加思考深度,后者通过状态演化扩展记忆容量。