Tarkan Maner的Nexenta公司已经迎来了又一位服务器供应商合作伙伴,后者将利用其软件作为面向VMware EVO: RAIL的文件访问机制。
就在几天之前戴尔才传出消息,如今又轮到了Supermicro。
Supermicro公司的EVO: RAIL与VMware的虚拟SAN产品将同专门面向虚拟SAN产品的NexentaConnect方案进行结合,从而带来针对基础SAN服务的文件服务。根据该公司的说法,这套方案现在能够“为全球范围内的合作伙伴提供强大而完整的平台,这款功能齐备而又全面的超融合型解决方案将帮助客户顺利完成向软件定义数据中心转型的过渡阶段。”
与戴尔的EVO: RAIL用户一样,Supermicro/Nexenta用户同样可以获得NFS与SMB文件服务、数据保护以及数据量缩减方案。VMware肯定对目前的状况十分满意,因为这无疑会让其EVO: RAIL以及虚拟SAN产品变得愈发强大。戴尔与Supermicro也对此大加赞赏,因为EVO: RAIL允许他们构建起自己的超融合型系统,从而与Maxta、Nutanix、Simplivity以及其它一些在这方面占得先机的厂商展开正面竞争。
而Nexenta也会全力支持这一合作,因为他们已经迅速成为专门向虚拟SAN与EVO: RAIL系统提供软件NAS的供应商——根据我们所知,该公司其实是抢在所有竞争对手之前率先抢下了这块美味的蛋糕。这会让Nexenta拥有更理想的参与度,推动该公司销售额顺利增长,同时也将使Maner先生大感欣慰。
还有哪些服务器供应商有可能加入EVO: RAIL阵营吗?那些拥有文件服务类产品的企业在参与后很可能与Nexenta形成竞争关系,而Tarkan同志没准会打电话提醒他们别搅这趟浑水。
但也有一些企业会不为所动,装作听不到这位Nexenta老总在说什么。思科?谁说得准呢。
好文章,需要你的鼓励
研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿,帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目,通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二,但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具,不应替代人类代理人,因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。
哥伦比亚大学研究团队开发了MathBode动态诊断工具,通过让数学题参数按正弦波变化来测试AI的动态推理能力。研究发现传统静态测试掩盖了AI的重要缺陷:几乎所有模型都表现出低通滤波特征和相位滞后现象,即在处理快速变化时会出现失真和延迟。该方法覆盖五个数学家族的测试,为AI模型选择和部署提供了新的评估维度。
麻省理工学院研究发现过度依赖AI会导致认知债务,削弱基本思维能力。研究表明交替进行无辅助思考和AI支持工作的模式能保持认知敏锐度。这种认知高强度间歇训练模仿体能训练中的HIIT模式,通过短时间高强度思考与恢复期交替进行,可以强化大脑神经回路,防止认知衰退,提升独立思考能力。
这项研究首次发现AI推理模型存在"雪球效应"问题——推理过程中的小错误会逐步放大,导致AI要么给出危险回答,要么过度拒绝正常请求。研究团队提出AdvChain方法,通过训练AI学习"错误-纠正"过程来获得自我纠错能力。实验显示该方法显著提升了AI的安全性和实用性,用1000个样本达到了传统方法15000个样本的效果,为AI安全训练开辟了新方向。