红帽OpenStack平台结合了红帽企业Linux系统与红帽OpenStack技术的强大力量,为企业创建、部署、管理和扩展安全可靠的公共或私有OpenStack云环境提供生产就绪型技术基础。
点击即可观看视频(提示:请在Wifi环境下观看)
本期讲师:王磊,红帽高级方案架构师
现在红帽公司任职红帽OpenStack产品专家,主要负责红帽OpenStack产品的技术售前、咨询、架构设计、市场宣传与推广、公司内部技术售前人员以及合作伙伴的培训等工作。从事云计算、OpenStack等领域的工作数年。曾任职Canonical (Ubuntu Linux) 的云计算顾问、 Novell (SUSE Linux) Mono Accessibility Team 成员。在从事 GNU/Linux的公司里工作过10余年。热爱自由软件,积极参与社区,信仰自由文化。
好文章,需要你的鼓励
还在为渲染一个3D模型等上几小时吗?还在纠结移动办公就得牺牲性能吗?当AI遇上专业工作站,传统设计流程的游戏规则正在被改写。
伊斯法罕大学研究团队通过分析Google Play商店21款AI教育应用的用户评论,发现作业辅导类应用获得超80%正面评价,而语言学习和管理系统类应用表现较差。用户赞赏AI工具的快速响应和个性化指导,但抱怨收费过高、准确性不稳定等问题。研究建议开发者关注自适应个性化,政策制定者建立相关规范,未来发展方向为混合AI-人类模型。
据报道,OpenAI正与亚马逊洽谈至少100亿美元的融资。亚马逊此前已是Anthropic的最大投资者,并为其建设了110亿美元的数据中心园区。若融资达成,OpenAI将采用AWS的Trainium系列AI芯片。Trainium3采用三纳米工艺,配备八核心和32MB SRAM内存。AWS可将数千台服务器连接成拥有百万芯片的集群。报道未透露具体估值,但OpenAI最近一次二次出售估值已达5000亿美元。
这项由伊利诺伊大学香槟分校等四所院校联合完成的研究,提出了名为DaSH的层次化数据选择方法。该方法突破了传统数据选择只关注单个样本的局限,通过建模数据的天然层次结构,实现了更智能高效的数据集选择。在两个公开基准测试中,DaSH相比现有方法提升了高达26.2%的准确率,同时大幅减少了所需的探索步数。