日前,紫光股份旗下新华三集团与大数据分析平台Vertica 正式达成合作,为企业数据中心带来云原生的红利。新华三新一代分布式存储产品H3C ONEStor将与Vertica数据库开展战略整合,助力行业客户的数据容量和分析性能更加灵活弹性。
新华三联手Vertica以数据驱动企业发展
此次新华三集团分布式存储产品ONEStor与Vertica数据库的合作,将惠及国内众多数据驱动型企业。通过新华三ONEStor 5.0运行Vertica云优化架构,客户可以轻松应对数据中心最苛刻的性能和成本需求:
重构底层软件架构 ONEStor 5.0更贴近客户需求
ONEStor分布式存储采用全分布式的融合架构,由硬件平台、存储操作系统、分布式管理集群、基础服务、增值服务等模块组成,为存储系统的可靠性、可用性、自动运维、高性能等方面提供了有力保证。2021年底,新华三集团全新发布了ONEStor 5.0,在上一代基础上重构底层软件架构,引入对持久化内存的支持,打造全栈优化产品。全新发布的ONEStor 5.0关键优化技术包括:
得益于ONEStor领先的融合基础架构和新华三集团持续完善的端到端一站式服务,ONEStor 5.0在金融、制造、政府、互联网、能源、交通等多个行业得到广泛应用,满足了多种应用场景对于存储能力的苛刻需求,赋能百行百业。
数字定义世界,软件定义未来。面对数字化转型进程的不断加速,新华三集团将继续携手包括Vertica在内的合作伙伴,不断推动云原生技术与百行百业客户业务的结合。新华三ONEStor等分布式存储产品将继续发挥在高性能、稳定性等方面的优势,赋能百行百业共同迈入“云智原生”新时代。
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。
这项由中国人民大学高瓴人工智能学院研究团队发表的研究解决了大语言模型评判中的自我偏好问题。研究提出了DBG分数,通过比较模型给自身回答的分数与黄金判断的差异来测量偏好度,有效分离了回答质量与自我偏好偏差。实验发现,预训练和后训练模型都存在自我偏好,但大模型比小模型偏好度更低;调整回答风格和使用相同数据训练不同模型可减轻偏好。研究还从注意力分析角度揭示了自我偏好的潜在机制,为提高AI评判客观性提供了重要指导。
这篇研究提出了DenseDPO,一种改进视频生成模型的新方法,通过三大创新解决了传统方法中的"静态偏好"问题:使用结构相似的视频对进行比较,采集细粒度的时序偏好标注,并利用现有视觉语言模型自动标注。实验表明,DenseDPO不仅保留了视频的动态性,还在视觉质量方面与传统方法相当,同时大大提高了数据效率。这项技术有望推动AI生成更加自然、动态的视频内容。