至顶网网络频道 11月22日 综合消息:
在做过多年的产品测试,见识过多种不同厂商的产品后作者发现,对于产品实际上可以从产品、技术、质量、服务四个维度进行评测。并且尝试着对bat和青云的云计算产品、应用性能分别进行了测试。在产品维度,我们可以通过厂商公开的产品技术指标进行对比;在技术维度,我们可以通过对功能性处理的应用性能进行分析;但是在质量维度,我们应当如何去进行评估?
以前想的很简单,看厂商的测试仪表,有什么规模的测试能力,就可以出什么样的产品。比如可验证数据中心的容量,处理云级应用的IXIA CloudStorm测试平台,或者可以对公有云、本地部署与混合网络的前瞻性风险评估的BreakingPoint Cloud等等。
CloudStorm测试平台
但测试仪表只是厂商产品质量检验的一个方面,用它来评估产品质量只能是以偏概全了。前段时间阿里成立达摩院,和十多年前,第一次去某厂商研发部做评测,看到墙上大字写的“板凳要做坐十年冷”的标语,到是令作者对质量评估产生了新的启示——技术指标只是对产品外在的质量的表面了解,内在质量才是企业产品品质的根本。
企业的内在质量应当如何体现,像蝙蝠侠一样有钱吗?如果金钱可以衡量一切,那些大企业,应当永远屹立不倒才对,可现实中并非如此。
根据作者这十多年来的产品评测经历,现在整理了一个企业内在质量评估方向,在这里抛砖引玉,希望大家不吝赐教。
企业标准、内部规范、工作流程是产品质量的基础保障。
标准不明确,产品质量无法精确撑控;
规范不严格,生产过程就可能存在疏漏;
流程不清晰,工作流程应可能出现混乱。
由此可知,企业内部标准、规范、流程是否完善,是企业内在质量的基础。
企业研发实力,最通俗的评估办法就是有多少的资金投入。当然细致一些来讲,还应该看一下研发团队的规模、研发工作环境、研发内部测试能力。
研发能力只是对企业底层研发实力进行评估,再上层还要看公司技术骨干的实力(产品好与坏,全靠老大带),此外还有企业的技术理念、技术成果等等综合的去进行分析。
研发能力再强、技术成果再多,指导思想出现了偏差,产品依旧会被淘汰。看看现在的诺基亚、摩托罗拉等等,有太多的实例,也没必要再一一列举了。
当一个企业有了优质内部质量后,是否可以会成为一个百年企业,还需要时间去进行断定。但一个具备优质内部质量的企业的外在产品质量必定也会是优质的。当然没问绝对完美的产品,产品也永远是在发现问题,解决问题的过程中不断去进行完善的。但这就是另一项对产品的评估——“服务”的评估范围了。
好文章,需要你的鼓励
在技术快速发展的时代,保护关键系统越来越依赖AI、自动化和行为分析。数据显示,2024年95%的数据泄露源于人为错误,64%的网络事件由员工失误造成。虽然先进的网络防御技术不断发展,但人类判断仍是最薄弱环节。网络韧性不仅是技术挑战,更是人员和战略需求。建立真正的韧性需要机器精确性与人类判断力的结合,将信任视为战略基础设施的关键要素,并将网络韧性提升为国家安全的核心组成部分。
南洋理工大学团队开发了Uni-MMMU基准测试,专门评估AI模型的理解与生成协同能力。该基准包含八个精心设计的任务,要求AI像人类一样"边看边想边画"来解决复杂问题。研究发现当前AI模型在这种协同任务上表现不平衡,生成能力是主要瓶颈,但协同工作确实能提升问题解决效果,为开发更智能的AI助手指明了方向。
自计算机诞生以来,人们就担心机器会背叛创造者。近期AI事件包括数据泄露、自主破坏行为和系统追求错误目标,暴露了当前安全控制的弱点。然而这种结果并非不可避免。AI由人类构建,用我们的数据训练,在我们设计的硬件上运行。人类主导权仍是决定因素,责任仍在我们。
360 AI Research团队发布的FG-CLIP 2是一个突破性的双语精细视觉语言对齐模型,能够同时处理中英文并进行精细的图像理解。该模型通过两阶段训练策略和多目标联合优化,在29个数据集的8类任务中均达到最先进性能,特别创新了文本内模态对比损失机制。团队还构建了首个中文多模态评测基准,填补了该领域空白,为智能商务、安防监控、医疗影像等应用开辟新可能。