至顶网软件频道消息:
微软发布了一个面向IT专业人士的Azure Cloud Services Map,让他们可以将一系列云计算服务与AWS的进行对比。
与Amazon一样,微软的云服务产品组合多年来一直在跨越式发展,所以很难对微软的各种服务和功能进行对比。微软试图解决这个问题,公布了一份新的文件,文件中阐明了微软两款产品之间的主要区别和相似性。这么做的目的是让客户可以利用这个Azure Cloud Services Map更好地规划迁移和多云环境。
通过这次发布,微软正在认识到有越来越多的企业组织正在步上云之旅。企业选择不止一家云提供商来满足他们的IT需求,从而利用不同服务提供的好处,这已经变得越来越普遍。因此,微软这个Cloud Services Map可以帮助企业更轻松地制定这些策略。
微软技术产品经理Michael Crump表示:“无论你是用Azure还是AWS规划一套多云解决方案,还是简单地迁移到Azure,你都可以利用这项服务快速地成功迁移所需的服务。你可以在使用这项服务的同时,并行使用文档中提到的其他有用资源。”
微软的Cloud Services Map覆盖了13个不同的类别,包括大数据、计算、数据库和存储。该文档显示,微软和AWS在很多领域提供同类的服务,但是在某些情况下Azure拥有一些AWS没有的产品,反之亦然。
好文章,需要你的鼓励
这项研究由浙江大学、复旦大学等机构联合完成,提出了ReVisual-R1模型,通过创新的三阶段训练方法显著提升了多模态大语言模型的推理能力。研究发现优化的纯文本冷启动训练、解决强化学习中的梯度停滞问题、以及分阶段训练策略是关键因素。ReVisual-R1在各类推理基准测试中超越了现有开源模型,甚至在某些任务上超过了商业模型,为多模态推理研究开辟了新途径。
这项研究提出了一种名为"批评式微调"的创新方法,证明仅使用一个问题的批评数据就能显著提升大语言模型的推理能力。研究团队对Qwen和Llama系列模型进行实验,发现这种方法在数学和逻辑推理任务上都取得了显著提升,平均提高15-16个百分点,而且只需要强化学习方法1/20的计算资源。这种简单高效的方法为释放预训练模型的潜在推理能力提供了新途径。
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。