ZDNet至顶网软件频道消息: 随着桌面云的规模化应用,作为端末设备的云终端得到广泛应用。云终端应用有部署规模大、布局分散、管理人员少、云终端类型多等特点,导致维护管理存在以下问题:
升腾云终端管理解决方案可解决上述问题,带来如下的客户收益:
补丁快速升级,提高运维效率
通过补丁分发机制,批量快速下发补丁,加快漏洞修复,减少运维工作量,节省维护成本。
问题快速处理,提升用户满意度
远程协助机制,快速解决系统设置及业务相关等问题,减少办公中断时间,提升用户满意度。
升腾云终端管理解决方案兼容多类型云终端,涵盖远程协助、部署升级、性能监控等功能,具备统一化管理界面,可实现集中管理或分组分权管理,解决常规的维护难题。方案特点如下:
统一化管理界面,适应集中管理和分组管理
统一化的管理界面,用户账号和角色(管理权限)、资源(云终端)分离。可根据实际场景进行集中化管理和分组管理。
标准化协议,云终端全面管理
弥补其他管理系统只能管理Windows云终端的不足,支持管理不同操作系统(XPe/WES7/COS)的云终端。使用标准通信接口,便于支持其他类型云终端的管理。
升级无感知,不影响用户体验
支持关机自动升级和非工作时间自动升级,不影响用户的正常办公。
全自动化管理
自动发现新入网的云终端,并执行预定义的配置,减轻管理工作量。
升腾云终端管理系统拓扑图如下,单点最大管理规模为20000台。管理规模在3000以内,则无需使用负载均衡器和从管理服务器。
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
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。