ZD至顶网网络频道 11月09日 编译: 在传统印象当中,人们似乎很难将Facebook视为一家基础设施厂商——而更多将其认定为一家图片共享与新闻消息发布平台供应商。然而,这位网络巨头已经迅速成为电信设计领域的核心领导者之一,这一点在该公司的最新发布内容中亦得到充分体现。
其公布的Backpack是一套第二代模块化开放交换机平台,其设计目标专门用于提供40到100 Gbps数据传输通量。为了实现这样的性能指标,Facebook方面必须重新设计第一代设备,从而直接在底盘架构中容纳100 GE ASIC芯片以及光纤连接,同时纳入更多其它隐藏性改进。
“我们正在努力构建一套端到端基础设施,其应能够传输规模更为可观的数据,同时提供更出色的在线体验,”Facebook公司工程技术与基础设施负责人Jay Parikh在本届Structure 2016大会现场接受采访时表示。
该交换机当中使用的软件为Facebook公司自家的FBOSS与OpenBMC网络堆栈以及基板管理方案,其属于开源软件,因此网络管理者们能够对其功能进行调整。该交换机背后的设计与软件方案都已经被提交至开放计算项目(Open Compute Project),且预计将很快得到批准。
与此同时,Facebook方面还将把这些交换机引入自家数据中心之内。Parikh指出,在被引入且同该公司类似的电信基础设施项目(Telecom Infra Project)作为通信设备协同运作后,这一开放计算项目硬件将为增强与虚拟现实的未来应用提供强大支持——而这二者也正是Facebook公司当前的关键性推进方向。
增强现实,特别是虚拟现实技术,需要占用海量数据资源。如果不能为这些庞大的软件块提供充实的处理资源与路由能力,那么此类平台永远无法真正实现。因此Facebook公司目前正全力保证自身网络套件能够处理相关流量负载。
Parikh同时指出,Facebook公司早已决定对自身技术进行开源或者发布免版税许可,这是为了更快将成果与大众分享,并由他人对其中以改进。Facebook公司无意转型为电信厂商,他表示,但同样乐于看到其它厂商利用其现有技术成果实现更理想的数据馈送速度。
好文章,需要你的鼓励
杜克大学研究团队建立了首个专门针对Web智能体攻击检测的综合评估标准WAInjectBench。研究发现,现有攻击手段极其多样化,从图片像素篡改到隐藏弹窗无所不包。虽然检测方法对明显恶意指令有中等效果,但对隐蔽攻击几乎无能为力。研究构建了包含近千个恶意样本的测试数据库,评估了十二种检测方法,揭示了文本和图像检测的互补性。这项研究为Web智能体安全防护指明了方向,提醒我们在享受AI便利时必须保持安全意识。
生成式AI的兴起让谷歌和Meta两大科技巨头受益匪浅。谷歌母公司Alphabet第三季度广告收入同比增长12%达742亿美元,云服务收入增长33%至151.5亿美元,季度总收入首次突破千亿美元大关。Meta第三季度收入512.5亿美元,同比增长26%。两家公司都将大幅增加AI基础设施投资,Meta预计2025年资本支出提升至700亿美元,Alphabet预计达910-930亿美元。
加州大学圣地亚哥分校研究团队系统研究了AI智能体多回合强化学习训练方法,通过环境、策略、奖励三大支柱的协同设计,提出了完整的训练方案。研究在文本游戏、虚拟家庭和软件工程等多个场景验证了方法有效性,发现简单环境训练能迁移到复杂任务,监督学习初始化能显著减少样本需求,密集奖励能改善学习效果。这为训练能处理复杂多步骤任务的AI智能体提供了实用指南。