在当今的 IT环境中,应用无疑处在最核心的位置之一。我们可以最直观的看到,在刚刚过去的2015年“双十一”电商促销中,天猫超过900亿元人民币交易额的背后,实际就是一连串应用把买家、卖家、平台乃至银行联系在一起。在F5关于亚太区应用使用形态的调查中可知,现在一个企业或机构平均运行的应用以超过了200个。而我们每个人手机、电脑以及其他设备中正在运行的应用至少也是数以十计。是以,当我们经历了软件即服务、存储即服务、基础架构即服务……以来, 应用交付也到了从技术、解决方案向服务转型的最佳时机。
不同以往,在当今这个快速发展的IT环境,“按需部署”早已成为企业的常态需求。无论企业还是个人,都希望自己的应用可以随时可用。如果一个企业无法满足 用户的应用需求,损失用户乃至损失利润都将不可避免。另一方面,由于新技术的快速更迭,如电信、金融等等企业需要随时保持自己的基础架构始终灵活,从而能 够更快的部署应用,提升自己的核心竞争力。这就更将提升应用交付与应用管理的复杂程度。
随着需求与IT大环境“双重复杂度”的提升,CIO们已经不能从单纯的一个维度、诸如安全、SSL、接入控制等方面考虑应用环境。举例而言,我们将一位乘 客从A城市飞行到B城市比作一次应用的交付。10几年前乘客的需求只是简单的安全、尽可能快速不晚点抵达即可。而今天,乘客会考量订票流程是否顺畅、舱位 是否舒适、机上饮食是否合理、甚至机上娱乐系统是不是丰富……这也正是现在IT界在部署应用时面临的现状,环境的复杂和需求的复杂都发生了剧变。所以应用 交付也应当考虑全局,从技术向服务转型,以帮助用户应对现在的局面。
未来企业以及用户对应用的依赖性会持续上涨。对于企业而言,定制化、且符合自身商业模式的应用会更加受到企业级用户的青睐。这就意味这单一产品或解决方案 没办法从根本上满足用户的需求。而将应用交付作为一个灵活、智能、同样可定制的服务提供给用户,将是这个行业的发展大方向。甚至可以说,应用交付从技术向 服务转型的时机,已经到来。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。