EMC今天宣布,任命谭仲良(Danny Tam)为EMC大中华区总裁,即刻生效。作为已在EMC任职10年的资深高管,谭仲良将负责EMC在中国大陆、香港和台湾地区的业务运营,直接向EMC亚太和日本地区总裁David Webster汇报。
“能够从公司内部委任这样一位成功的、能干的领导掌管未来EMC大中华区的业务,这是非常棒的。谭仲良在他过去30年的职业生涯中,取得了许多傲人的成就,对IT、金融、电信和政府等领域有深厚的理解,在推动解决方案业务、以软件为中心的业务方面拥有丰富的经验。” David Webster说。
谭仲良补充说:“EMC这个出色的团队过去取得了巨大的成就,我作为其中一份子深感自豪。今天让我出任大中华区总裁这一职务,是对我的信任。我很荣幸来带领这个业界最棒的团队,一起努力推进我们的业务,孜孜不倦地帮助我们的客户实现业务转型。”
此前,谭仲良曾负责EMC在香港和澳门的业务,总管公司战略在该地区的实施情况,推动业务增长。在此之前,他在VMware工作近两年,任香港和澳门地区总经理。在加入VMware公司之前,他曾担任EMC大中华区云计算解决方案业务总监,负责该地区的备份恢复系统软件和虚拟计算业务。此外,他还曾在Sun Microsystems和IBM香港和加拿大等地任职高管。
好文章,需要你的鼓励
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。