ZDNet至顶网软件频道消息:独立企业数据集成软件提供商Informatica宣布,独立IT研究分析机构Bloor Research调查显示:客户对Informatica的产品在适用性、生产率以及总体拥有成本方面均做出好评。
Bloor Research 2014年3月发布的名为《数据集成平台比较成本及用途》的报告根据6种通用场景与客户案例,对Informatica产品的适用性进行了测量,其场景和案例涵盖了绝大部分数据集成产品类型。报告称: “Informatica具有最为广泛的适用性,在三项功能上名列前茅。”
在有关产品的易用性、生产率以及重复使用性方面,该调研报告根据项目中所需端点的数量测量了开发项目的耗时情况,并根据各类集成任务的复杂程度对项目的平均耗时进行了测量。Bloor Research的调研报告显示:“Informatica数据集成产品在这些方面明显比其他竞争对手更具优势。”
为了更准确地测量生产率,Bloor Research询问了受访公司有关:“项目后续使用中各自数据集成软件是否更加方便?”、“后续项目所需的资源相比于前期是否有所减少?”等问题。通过测量,该调研报告得出:“Informatica是唯一一个让内部和外部资源需求大幅减少的产品。”
在成本方面,Bloor Research要求接受调研的公司根据两项基本指标——初始成本和最近三年的总拥有成本,为参与调研的供应商进行排名。Informatica不仅在广泛的项目适用性方面 得到好评,还在三年总拥有成本最低排名中位列第二位。“这一结果表明,我们不能仅仅考虑前期成本,它往往具有误导性。”
Bloor Research数据管理研究主任菲利普·霍华德(Philip Howard)在报告中总结道:“在用户眼中,Informatica是比其他竞争对手更具重复使用性的两家供应商之一。Informatica被认为是在各种场景中最为广泛适用的产品。从总拥有成本的角度来看,Informatica明显是最具价值的选择,远远优于另外两家大型供应商。”
Informatica负责企业数据集成及数据质量副总裁兼总经理Todd Goldman表示,“Bloor Research在这份调研报告反复重申,相比于其他竞争对手的自动和人工手段,在各种不同的环境下,Informatica的数据集成平台所创造的商业价值速度更快、更有效。调研结果明确指出,接受调研的公司一致认为,在各种集成应用场合中,Informatica的平台能够提供最大的长期价值。”
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。