Infinidat公司正在通过其“比全闪存更快挑战赛"向各大全闪存阵列供应商发出战书。
该公司对于自家混合阵列深具信心,认定其速度能够战胜目前市面上的一切全闪存阵列,而在测试当中,其也已经将Pure与EMC阵列斩于马下。
该公司同时指出,其设备将在"任何真实情况下的应用工作负载"当中击败任何全闪存阵列方案。而如果其在各项挑战当中遭遇失败,则每输一场该公司则将向美国癌症协会或者其它选定的慈善机构捐赠1万美元。
在此次挑战赛的宣传视频当中,公司CTO Brian Carmody表示此次活动的目的在于"向企业客户们证明其并不需要在成本、容量、可靠性与性能之间作出妥协。企业完全能够利用InfiniBox同时获得这些收益,而我们将切实证明这一点。"而作为赌注,每一项挑战的注码为1万美元。
该公司亦表示,此次挑战允许企业"在自有数据中心内进行测试,并体验由Infinidat方案提供的卓越性能"。企业可通过试用与购买协议对InfiniBox进行测试,其中Infinidat公司承诺该系统必将在真实工作负载场景下提供超越原有存储系统的性能表现。
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。