英特尔调整了它的Clear Containers软件,以便与Docker Swarm和Kubernetes兼容。
由管理程序管理的虚拟机在硬件中实现数据隔离;容器,虽然不太安全,但可以更快地启动和部署,并提供跨机器、共享存储库和维护的可移植性的灵活性。
现在版本已经到了2.1.1的Clear Containers,代表英特尔试图同时拥有两个世界里最好的东西,将虚拟机的安全优势与容器的部署优势结合在一起。
该软件与Open Container Initiative(OCI)兼容,因此可以通过OCI运行时方法与Docker 1.12(及其Swarm工具包)集成。
它依靠基于内核的虚拟机(KVM)QEMU虚拟机管理程序,结合系统和内核优化,将内存消耗降至最低,同时最大限度地提高性能,至少在理论上是这样。
上个月发布的2.1.0版本增加了一些其他的功能改进。包括:
不过,还有更多的工作要做。由于英特尔的Damien Lespiau在许多GitHub问题的帖子中指出的那样,在Redhat Enterprise Linux上安装需要71个命令。
DevOps可不是为了脆弱的人准备的。
好文章,需要你的鼓励
来自耶路撒冷希伯来大学的研究团队开发了WHISTRESS,一种创新的无需对齐的句子重音检测方法,能够识别说话者在语音中强调的关键词语。研究者基于Whisper模型增加了重音检测组件,并创建了TINYSTRESS-15K合成数据集用于训练。实验表明,WHISTRESS在多个基准测试中表现优异,甚至展示了强大的零样本泛化能力。这项技术使语音识别系统不仅能理解"说了什么",还能捕捉"如何说"的细微差别,为人机交互带来更自然的体验。
这项研究提出了"力量提示"方法,使视频生成模型能够响应物理力控制信号。研究团队来自布朗大学和谷歌DeepMind,他们通过设计两种力提示——局部点力和全局风力,让模型生成符合物理规律的视频。惊人的是,尽管仅使用约15,000个合成训练样本,模型展现出卓越的泛化能力,能够处理不同材质、几何形状和环境下的力学交互。研究还发现模型具有初步的质量理解能力,相同力量对不同质量物体产生不同影响。这一突破为交互式视频生成和直观世界模型提供了新方向。
北京交通大学与西蒙弗雷泽大学联合研发的混合神经-MPM方法实现了实时交互式流体模拟。该方法巧妙结合神经物理学与传统数值求解器,在低时空分辨率下运行神经网络并设置保障机制自动切换到MPM,显著降低计算延迟同时保持高保真度。团队还设计了基于扩散模型的控制器,支持用户通过简单草图直观控制流体行为,为游戏、VR和设计领域提供了实用解决方案。
这项研究介绍了EgoZero,一种创新的机器人学习系统,能够仅通过Project Aria智能眼镜捕获的人类示范数据,训练出零样本迁移的机器人操作策略。研究团队提出了一种形态无关的状态-动作表示方法,使用点集来统一人类和机器人数据,并开发了从原始视觉输入中提取准确3D表示的技术。在没有任何机器人训练数据的情况下,EgoZero在7种真实世界操作任务上实现了70%的成功率,展示了强大的泛化能力,为解决机器人学习中的数据瓶颈问题提供了新思路。