就在思科公司执行长John Chambers驳回“白盒”交换机业务的不到一周之后,惠普方面就携自家开放架构交换机奋勇杀入了这一市场。
惠普公司希望能够将那些“网络规模”云运营商作为业务出发点,从中拉拢到不打算使用Facebook或者谷歌参考架构的群体、促使他们从零开始部署来自惠普的解决方案。
不过根据公司CTO兼副总裁Mark Carroll的说法,惠普也希望能够在低层云以及企业级客户领域占得一席之地(这或多或少与戴尔采取的发展思路有些相似)。
此次推出的交换机产品由惠普、Cumulus Networks以及Accton Technology三方合作打造,这几家厂商希望通过这种方式正式进军开放交换机市场。
该产品线共包含两大主要机型:10 Gbps / 40 Gbps主干与10 Gbps分支数据中心交换机,皆配备Cumulus Linux操作系统以实现零介入操作系统安装效果。
根据开放交换机市场的普遍预期,上述惠普解决方案将提供一套引导程序,从而允许客户能够如愿选择自己真正需要的各类操作系统。
Carroll指出,这些交换机产品将“很快”得到开放计算项目的正式认证。
Carroll同时表示,上述解决方案与纯粹的白盒交换机产品存在两大核心差别:其具备“去风险”能力的供应链以及全局化操作支持体系。
鉴于惠普公司目前的交换机业务仍然停留在非常传统的产品层面,我们就此提出问题、希望了解这些开放网络设备是否仅靠低廉的价位来吸引客户。
“硬件的经济性优势确实极具吸引力,”Carroll指出,“不过另一种重要趋势则更值得关注:硬件与软件的彼此剥离以及对交换机内控制点的访问。”
根据他的说法,开放交换机能够与DevOps模式高度契合:“开发人员目前尚不具备一条能够与底层堆栈全部对接的通道,而这正是他们的迫切需要。他们希望应用程序能够识别出全部底层堆栈。”
在对Facebook进行一番赞美之后,Carroll又表示开放交换机的客户群体能够从面向交换机芯片的深层访问当中获取到故障诊断能力:“客户乐于享受这种在Linux环境下利用第三方指令对网络进行全面审查的能力。”
至于被思科无情抛弃的白盒网络设备市场,Carroll引用了Gartner给出的评估意见,认为其年均增长幅度大约在10%左右。
面对当前一系列拥有开放计算项目从业背景的初创厂商同传统技术巨头建立合作关系的现状,他表示这一切都是为了博得低端客户的青睐:“惟一能够阻止他们采用这套解决方案的理由就是,他们抽不出人手来开启设备,”他解释称。
该系列交换机产品将于今年三月正式投放市场。
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。