存储业界已经明确认识到物理阵列市场的持续衰退。廉价的云存储与虚拟阵列方案正在成本优势的驱动下迅速崛起,而且在实用性方面往往并不会带来任何影响;有鉴于此,我们确实很难证明为大多数应用程序配备专用阵列到底有何必要。
Forrester自然也清楚这一点,分析师Henry Baltazar更作出声明称,我们应该“利用应用程序作为下一套存储阵列”。
Baltazar估计称目前的阵列产品主要供应给x86服务器系统,但其销售形式多年以来始终没有变化——一直作为非弹性资源存在。此外,阵列的吸引力还主要体现在价格优势层面,但随着近一段时间云服务与各类资源池机制在x86服务器上的不断涌现、前者的这种优势光环正在迅速褪去。
现在是时候正视阵列产品在成本与灵活性方面的局限了,Baltazar表示,如今我们应该转换思路、将虚拟阵列作为未来存储方案选择中的关注重点。
他还在博文中将惠普、Sanbolic以及Maxta作为值得我们认真考量的虚拟阵列供应商,同时指出EMC、IBM以及NetApp同样开始进军虚拟阵列业务。VMware与DataCore虽然也提供虚拟阵列产品,但在他眼中尚不值得一提。
“现在正是将存储技术更多地作为应用程序加以对待的良好时机,而且以闪存SSD为代表的商用硬件组件在价格上也往往要比企业级存储供应商提供的存储介质更为低廉,”他在文章中写道。
之所以会在这里提到闪存,是因为众多阵列供应商开始越来越多地利用闪存机制对产品的I/O能力加以优化,而这一趋势正在将更多固态存储设备引入数据中心环境。Baltazar同时指出,如果连工程技术因素都不再产生影响,那么向虚拟存储机制的转换可谓恰逢其时。
当然,长期关注存储技术动态的朋友们很清楚,Baltazar的这篇博文其实并没有什么实质性的新内容。不过他所表达的观点确实足够客观,而且如此直言不讳的表达也值得大家认真关注。
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。