日前,为用户提供最佳服务水平的全球领先的虚拟数据中心、云数据中心和软件定义数据中心应用交付和网络安全解决方案提供商Radware公司宣布,2015年铁路12306新一代客票二期工程成功部署了Radware应用交付网络解决方案。本次工程采用了Radware Alteon中、高端产品,包括Alteon6420、Alteon5224等系列新一代应用交付控制(ADC)产品。
伴随着互联网用户的指数级增长,以及24/7不间断网络访问需求的不断增多,中国铁路局电子客票系统面临了巨大的网络性能挑战,因此,他们需要搭建安全、可靠的应用平台,提高客户满意度。经过严格的评估测试,中国铁路局最终选择了Radware Alteon® NG 6420和Alteon® NG 5224,打造下一代应用系统平台。
Radware Alteon NG 6420和Alteon NG 5224可以提供卓越性能和虚拟化等先进功能,同时集成了应用加速和按需可扩展性,可以有效满足中国铁路局等大型企业的数据中心和网络需求。此外,Radware Alteon系列产品还具有“按使用付费”功能,允许用户根据使用容量付费,显著降低了企业投资成本。
Radware Alteon NG 6420和Alteon NG 5224内置的高密度虚拟化能力提供了业界领先的基于应用的vADC部署能力,部署这些产品之后,中国铁路局12306电子客票系统只需通过简单的软件许可证升级即可实现额外的吞吐容量、加速功能、应用感知服务和多个vADC实例的按需添加,消除了复杂的叉式升级,也不会出现服务中断。
此外,Alteon NG 6420和Alteon NG 5224内置的应用性能监控(APM)模块还可以为用户提供实时真实应用性能监控能力,为更好地提高数据中心的资源使用效率、实现应用的快速部署并提高应用的响应速度提供了全面的保证。通过这一功能模块,中国铁路局还可以显著提高用户体验质量,全球的互联网用户都可以快速、安全地访问12306新一代客票系统。
好文章,需要你的鼓励
这项由加州大学圣地亚哥分校和微软研究院合作开发的REAL框架,通过程序分析反馈训练大型语言模型生成高质量代码。与传统方法不同,REAL采用强化学习将代码安全性和可维护性作为奖励信号,不依赖人工标注或特定规则。研究在多个数据集上的实验表明,REAL在保证功能正确性的同时显著提高了代码质量,有效解决了"即兴编程"中的安全漏洞和维护性问题,为AI辅助编程提供了新的范式。
加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架,让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式,包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例,确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中,仅使用自生成训练数据,Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多,证明AI可以通过自我挑战实现有效学习,减少对人类标注的依赖。
南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI,一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程,解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息,并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集,包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示,PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%,LPIPS减少38%,显著超越现有方法。
这项研究提出了LongGuide算法,解决了大型语言模型在长文本生成任务中的局限性。研究团队发现,仅依靠上下文学习无法使模型充分掌握文本的语言和格式特性。LongGuide通过自动生成两种指导原则:度量指导原则和输出约束指导原则,显著提升了模型性能。在七种长文本生成任务中,该方法使开源和闭源模型的ROUGE-L评分平均提高约6%。LongGuide具有通用性强、易于学习、成本效益高等优点,为提升AI长文本生成能力提供了新方向。