企业基于开源和自行开发的模式构建的 IaaS 和 PaaS,往往会缺乏整体构架设计,当生产应用上规模后,平台性能就很难满足实际应用需求;而且在网络、操作系统、虚拟化等底层运维方面,投入巨大,运维复杂;随着用户的增加,多租户体系建设以及云平台集群部署难度更大。、
IBM Cloud Pak for Multicloud Management可以协助客户构建混合云平台。基于OpenShift 的 Cloud Pak 平台,可轻松实现支持超过 30000 容器目标;在网络性能方面,利用Cloud Pak,结合 IBM 服务团队对 Redhat Linux 和 底层虚拟化技术的经验,某大型企业将IaaS 容器带宽衰减从10比1,提升到3:1;而后,并可以向下属用户提供先进的多租户体系建设方案;实现不同基础设施的容器云集群自动化部署,和各种类型节点的扩容能力。
点击视频观看可以了解,IBM 如何利用行业知识、实施经验及强大的工具帮助客户实现了价值最大化。通过基于IBM Cloud Pak for Integration与IBM Cloud Pak for Applications 相结合,实现支持上百个租户、上千个应用,还需要满足业务单元使用公有云的需求,并输出 AI、IoT、BlockChain 等亮点能力,服务集团相关业务的远景目标。
点击链接 http://www.zhiding.cn/techzone/zhuanti/2020/07/ibm_c2/account.shtml 了解更多IBM Cloud Paks 内容
好文章,需要你的鼓励
在迪拜Gitex 2025大会上,阿联酋成为全球AI领导者的雄心备受关注。微软正帮助该地区组织从AI实验阶段转向实际应用,通过三重方法提供AI助手、协同AI代理和AI战略顾问。微软已在阿联酋大举投资数据中心,去年培训了10万名政府员工,计划到2027年培训100万学习者。阿联酋任命了全球首位AI部长,各部门都配备了首席AI官。微软与政府机构和企业合作,在公民服务和金融流程等领域实现AI的实际应用,构建全面的AI生态系统。
查尔斯大学和意大利布鲁诺·凯斯勒基金会的研究团队首次系统性解决了同声传译AI系统延迟评估的准确性问题。他们发现现有评估方法存在严重偏差,常给出相互矛盾的结果,并提出了YAAL新指标和SOFTSEGMENTER对齐工具。YAAL准确性达96%,比传统方法提升20多个百分点。研究还开发了专门的长音频评估工具LongYAAL,为AI翻译技术发展提供了可靠的测量标准。
苹果与俄亥俄州立大学研究人员发布名为FS-DFM的新模型,采用少步离散流匹配技术,仅需8轮快速优化即可生成完整长文本,效果媲美需要上千步骤的扩散模型。该模型通过三步训练法:处理不同优化预算、使用教师模型指导、调整迭代机制来实现突破。测试显示,参数量仅1.7亿至17亿的FS-DFM变体在困惑度和熵值指标上均优于70-80亿参数的大型扩散模型。
印度理工学院团队构建了史上最大规模印度文化AI测试基准DRISHTIKON,包含64288道多语言多模态题目,覆盖15种语言和36个地区。研究评估了13个主流AI模型的文化理解能力,发现即使最先进的AI也存在显著文化盲区,特别是在低资源语言和复杂推理任务上表现不佳,为构建文化感知AI提供了重要指导。