随着网络规模持续扩大,运营商不得不面临网络运维管理复杂、业务部署周期长、建网成本压力大等挑战。NFV 采用虚拟化技术,将传统的通信设备功能与硬件解耦,在NFV 方式下,新业务的上线、更新由传统的硬件建设和割接转变为软件加载过程,建设周期大大缩短,同时,结合云计算资源池的规模优势,可以实现多种业务共享资源 和集中化管理,为提高运营商网络的灵活性和效率提供了重要手段。NFV从正式诞生到现在已有2年多,在此期间,NFV已经从最初的观望期逐渐过渡到现场验 证,甚至是商业部署,可以说NFV已经逐步融入到电信业中,进入了网络部署的快车道。
最近,中国联通研究院从电信运营商角度出发,搭建完成了符合ETSI NFV参考架构的试验平台。据悉,中国联通的NFV试验平台聚焦网络服务编排(NFVO)和虚拟资源管理(NFVI+VIM),旨在探索NFV环境下网络 服务的运营模式以及验证云平台承载虚拟网络功能(VNF)的技术可行性,为联通开展网络基础设施升级、简化网络运营模式提供参考。
中国联通研究院NFV试验平台在对已有沃云平台功能升级的基础上,通过自主研发WoMANO系统,集成开源能力组件(包括Ceph、 Opendaylight、KVM)和VNF系统(OpenEPC、ClearWater),实现了VoLTE网络服务的编排、部署、可靠性以及弹性扩展 等场景的验证。
中国联通研究院NFV试验平台的目标是基于中国联通沃云平台建设一个开放的NFV研发测试生态系统,因此,自试验平台构建以来,联通研究院先后与业 内相关的厂商、院校以及科研机构合作开展NFV领域多方面的技术验证和测试工作。目前正在同Intel合作开展基于DPDK的虚拟网络加速测试、同北邮未 来网络实验室合作开展基于SDN的云数据中心网络控制技术验证以及同网络设备厂商合作开展虚拟网络设备的性能测试等。
中国联通研究院拥抱开源开放技术,愿以NFV实验平台为载体,与产学研用界共同推动SDN/NFV技术的加快落地。
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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。