思科公司之所以能够在超融合型设备领域提供强大的性能表现,无疑应归功于其作为刀片服务器供应商这一优良传统,该公司全球销售与运营执行副总裁Chris Dedicoat在日前于澳大利亚墨尔本召开的思科Live大会上指出。
在思科公司最新一轮财报电话会议上,公司CEO Chuck Robbins谈到了超融合型设备,表示“我们期待着其能够获得更快的发展速度”,并补充称该公司正在考虑“立足数据中心之内拓展发展战略”。
Dedicoat在此次发言中则对上述观点作出了调整,表示“我们在这一领域取得了良好进展”,但取得进展的速度“对我们来说还不够令人满意”。
结果之所以无法令满意,在Dedicoat看来是因为“由刀片转向机架的这一变化趋势比我们想象得更为迅猛”。思科公司的UCS服务器产品线主要提供刀片设备,因此该公司已经意识到其“需要转换我们的开发工作”并有必要学习“如何利用光学技术成果提升产品表现”。
Dedicoat提到相关产品已经进入设计阶段,但仍需要时间以处理网卡等设备的细微调试,特别是在光纤连接装置层面。但他同时表示,他相信思科公司新任数据中心部门负责人Roland Acra能够顺利解决这些挑战。
思科公司高度关注的另一大变化趋势在于向其企业网络计算系统(简称ENCS)5400及相关软件当中添加多虚拟机管理程序网络功能虚拟化机制。其5400平台采用至强服务器,同时配合交换机与思科的用于立足虚拟机环境运行防火墙与广域网优化等功能的NFV基础设施软件。
为了实现这一目标,思科公司在5400平台当中运行了其自家轻量化虚拟化层。该层基于KVM以及其它实现运行所需要的软件包。在我们看来,这意味着有意使用其它虚拟机管理程序,但同时又对思科NFV感兴趣的企业客户将能够借此建立大规模可复用虚拟机管理堆栈。
考虑到这一点,我们向思科公司架构副总裁Dave West进行了求证,希望了解其是否会考虑将自家NFV产品面向多虚拟机管理程序进行开放。
他给出的回答是,并不排除会选择这样的解决方法。
“我们总是在不断变换发展起点,”他在采访中解释称。“对于我们来说,这一过程即发现一套可行的解决方案,并以此为起点继续发展、开放并确保其更适用于其他受众群体。”
他同时表示,这样的发展理念使得思科往往很难立即支持全部应用场景。不过他亦强调称,“我们将继续推动NFV平台的演进”。当然,我们也将持续观察思科公司的后续动态。
好文章,需要你的鼓励
DeepResearchGym是一个创新的开源评估框架,专为深度研究系统设计,旨在解决当前依赖商业搜索API带来的透明度和可重复性挑战。该系统由卡内基梅隆大学研究团队开发,结合了基于ClueWeb22和FineWeb大型网络语料库的可重复搜索API与严格的评估协议。实验表明,使用DeepResearchGym的系统性能与使用商业API相当,且在评估指标间保持一致性。人类评估进一步证实了自动评估协议与人类偏好的一致性,验证了该框架评估深度研究系统的有效性。
这项研究介绍了FinTagging,首个面向大型语言模型的全面财务信息提取与结构化基准测试。不同于传统方法,它将XBRL标记分解为数值识别和概念链接两个子任务,能同时处理文本和表格数据。在零样本测试中,DeepSeek-V3和GPT-4o表现最佳,但在细粒度概念对齐方面仍面临挑战,揭示了当前大语言模型在自动化XBRL标记领域的局限性,为金融AI发展提供了新方向。
这项研究介绍了SweEval,一个新型基准测试,用于评估大型语言模型在企业环境中处理脏话的能力。研究团队从Oracle AI等多家机构的专家创建了一个包含八种语言的测试集,模拟不同语调和上下文的真实场景。实验结果显示,LLM在英语中较少使用脏话,但在印地语等低资源语言中更易受影响。研究还发现较大模型通常表现更好,且多语言模型如Llama系列在处理不当提示方面优于其他模型。这项工作对企业采用AI技术时的安全考量提供了重要参考。
这项研究提出了"VeriFree"——一种不需要验证器的方法,可以增强大型语言模型(LLM)的通用推理能力。传统方法如DeepSeek-R1-Zero需要验证答案正确性,限制了其在数学和编程以外领域的应用。VeriFree巧妙地计算正确答案在模型生成的推理过程后出现的概率,作为评估和训练信号。实验表明,这种方法不仅能匹配甚至超越基于验证器的方法,还大幅降低了计算资源需求,同时消除了"奖励黑客"问题。这一突破将有助于开发出在化学、医疗、法律等广泛领域具有更强推理能力的AI系统。