日立公司已经决定停止开发自有大型机产品,但将为IBM旗下的z Systems大型机提供日立VOS3操作系统软件。据悉,日立方面拥有长达50年的大型机业务运营经历,且目前其AP系列系统仍然销往日本本土的众多大型企业客户处。
IBM z Systems大型机
日立数据系统公司此前曾在海外市场上销售由日立方面负责制造的IBM接口兼容大型机,但于2000年停止了这项业务。此外,日立方面还计划将其大型机与Lumada物联网产品加以结合。
IBM公司z Systems业务总经理Ross Mauri表示:“我们与日立间达成的合作协议允许IBM公司继续使用日立操作系统与软件,这些操作系统及软件为企业业务的核心支柱,而IBM z Systems的最新硬件技术则负责提供速度、规模化与安全性支持。日立与IBM双方将继续使用,共同开发技术以帮助客户获取可用于改造其业务的新型数字化解决方案。”
日立公司物联网与云服务业务事业部总裁Takeo Ishii在一份声明中指出:“日立公司在过去50多年当中一直在向各企业及机构提供专有大型机系统,并将其作为关键性业务系统的组成部分,且凭借着高可靠性标准支持客户实现稳定运营与业务创新。”
而在2016年,有传闻称日立公司有意收购IBM旗下的大型机部门,而现在看来,这无疑是个讽刺。
好文章,需要你的鼓励
TAE Technologies在最新一轮投资中获1.5亿美元,累计融资约18亿美元。公司利用 AI 技术优化融合反应堆设计,目标于 2030 年代商业化发电,谷歌等巨头均参与合作。
这项来自KU Leuven、中科大和上海Memory Tensor公司的研究探索了如何利用拼图游戏训练多模态大型语言模型的视觉推理能力。研究发现,现有模型在未经训练时表现近似随机猜测,但通过强化学习能达到近乎完美的准确率并泛化到更复杂的拼图配置。有趣的是,模型能否有效学习与是否包含明确推理过程无关,且复杂推理模式是预先存在而非突然出现的。此外,研究证明强化学习在泛化能力上优于监督微调,挑战了传统的模型训练范式。这些发现不仅揭示了AI视觉理解的机制,还为未来多模态模型研发提供了重要参考。
Nvidia 正在全球数据中心推广 AI 芯片,其最新 Blackwell 架构在 MLPerf 基准测试中获得最高性能,大幅加速下一代 AI 应用的训练与部署。
这项研究提出了LoHoVLA,一种用于长时序实体任务的统一视觉-语言-动作模型,融合了高层任务规划和低层动作控制功能。与传统方法不同,它利用单一预训练视觉语言模型同时生成语言子任务和机器人动作,并采用分层闭环控制机制增强鲁棒性。研究团队构建了包含20个长时序任务的LoHoSet数据集,实验结果显示LoHoVLA在Ravens模拟器中显著优于现有方法,展现出统一架构在实现可泛化实体智能方面的潜力。