ZD至顶网软件频道消息: 2月9日消息,微软继推出首个Azure Stack混合云环境的技术预览后不久,又提供了针对Azure Stack的服务预览。
微软Azure Stack团队在博客中表示:我们提供了额外的Azure SaaS(平台及服务)服务以及DevOps工具,用于部署和运行在Technical Preview上。
据了解,此次微软提供的工具和服务包括:
该团队指出,Web Apps和SQL/My SQL PaaS服务还处于“初期预览”阶段,在微软发布下一个Azure Stack预览之前还会整合用户的反馈。
Azure Stack是一系列技术堆栈,这些技术旨在让客户和合作伙伴在自己的硬件上运行自己的数据中心。Azure Stack包括微软通过Azure公有云提供的“经验”和编程接口。
此外,微软在上周提供了Windows Azure Pack(WAP)路线图。Azure Pack是运行在Windows Sever和System Center上的,为了给大客户和托管商提供一种方式,让他们在自己的数据中心内创建类似Azure的环境。
根据这个WAP路线图,微软计划从新功能和修复两个方面继续提供针对WAP的季度更新。今年年底WAP将随着Windows Server 2016和System Center 2016进行升级。
据了解,对Azure Pack的主流支持截止于2017年7月11日,与System Center 2012 R2的主流支持截止日期相同。但是Azure Pack和System Center 2012 R2的扩展支持要到2022年7月12日,在这此期间微软将继续对其提供安全升级。
听起来微软似乎正在开发某种在Azure Pack到Azure Stack的迁移工具和技术。
“Azure遵循一种与虚拟化为核心的解决方案完全不同的设计模式(基于Windows Server Hyper-V和System Center基础设施)。我们正在研究帮助客户和合作伙伴从一个架构桥接到另一个架构的解决方案;例如,以IaaS模式提供的Hyper-V虚拟机可能是便携式的。”该路线图显示。
虽然微软的首个Azure Stack预览要求Windows Server 2016 Technical Preview 4,但是微软的最终目标是让Azure Stack直接部署在裸机上。与Azure本身一样,Azure在其核心包含一些Windows Server技术。
好文章,需要你的鼓励
这项研究由德累斯顿工业大学等机构的研究团队完成,旨在解决主动学习未被广泛应用的问题。研究者构建了包含460万种超参数组合的实验网格,系统分析了各参数对主动学习性能的影响。研究发现,不同策略实现间存在显著差异,基于边缘的不确定性策略整体表现最佳,随机选择约4000个超参数组合即可获得可靠结果。这些发现为设计可重现、可信赖的主动学习实验提供了明确指导,有助于降低入门门槛,促进技术在实际应用中的普及。
这项由英国爱丁堡大学和上海人工智能实验室研究者共同完成的工作提出了LongBioBench,一种用于评估长文本语言模型的新型基准测试框架。通过使用人工生成的虚构人物传记作为测试环境,该框架在保持可控性的同时,提供了更真实的评估场景。研究对18个长文本模型的测试表明,即使最先进的模型在检索、推理和可信任性方面仍存在显著挑战,特别是上下文长度增加时。研究还揭示了现有合成基准测试的设计缺陷和长上下文预训练的局限性,为未来模型开发提供了重要指导。
SuperWriter是一项来自新加坡科技设计大学和清华大学的突破性研究,通过模仿人类"先思考后写作"的过程,彻底改良了AI长文生成能力。该研究团队开发的框架包含三个关键阶段:规划、写作和修改,使AI能像专业作家一样进行结构化思考。实验结果表明,经过训练的SuperWriter-LM模型不仅超越同等规模的所有AI模型,甚至在某些领域表现优于规模更大的顶级模型,为AI辅助写作开创了新的可能性。
香港大学与阿里巴巴达摩院合作开发的LayerFlow是一种突破性的层级视频生成技术,能同时生成透明前景、完整背景和混合场景视频。该技术通过创新的框架设计将不同视频层级作为子片段连接,并引入层级嵌入使模型区分各层级。面对高质量训练数据稀缺的挑战,研究团队设计了三阶段训练策略,结合Motion LoRA和Content LoRA,实现了图像和视频数据的联合训练。LayerFlow不仅支持多层视频生成,还能实现视频分解和条件层生成,为视频创作领域带来革命性变革。