至顶网软件频道消息:红帽(Red Hat)公司本周二表示,已经同意以2.5亿美元收购得到Google投资部门支持的新兴容器技术先驱开发厂商CoreOS。
这次收购让位于北卡罗来纳州的开源巨头与位于旧金山的初创公司合体。CoreOS宣称自己是Docker生态系统的早期成员,拥有一个轻量级Linux发行版,适合大规模运行容器化的工作负载。
在谷歌的支持下,CoreOS后来向市场中推出了第一个运行Kubernetes的商业平台,这是一项容器编排技术,已经成为红帽OpenShift开发平台的一个组成部分。
红帽公司OpenShift项目管理高级总监Joe Fernandes在一篇题为“CoreOS赌注”的博客文章中表示,两家公司近年来一直紧密合作,在他们早期的Kubernetes项目中寻找常见案例。
Fernandes说:“CoreOS对Linux、Kubernetes和容器技术的承诺与我们是一致的。”
红帽合作伙伴、专注于容器的Nebulaworks公司首席执行官Chris Ciborowski表示,此次收购可能是容器领域整合浪潮的开始。
Ciborowski表示:“从像Nebulaworks这样具有深厚容器专业知识的系统集成商,到平台提供商,我们将看到成熟的独立软件开发商和IT工具公司开始打造他们的容器能力。”
在谷歌风险投资公司(Google Ventures)牵头的1200万美元融资结束之后,CoreOS于2015年4月发布了自己的Kubernetes平台——Tectonic。在Google开源Kubernetes之前,这项技术最初是作为Google的一个内部项目开发的。
“他们为Kubernetes做出了实质性的贡献,经常与红帽工程师一起工作,今天他们在跨多个Kubernetes特殊利益集团的贡献和领导力方面继续发挥着引领作用。”Fernandes谈到CoreOS时这样表示。
作为业内最大的开源软件和Linux开发厂商,红帽公司在四年前决定投身容器领域。
Fernandes表示:“我们容器作为未来的一个重要赌注——未来如何跨混合云构建、部署和管理应用。”
这包括让Kubernetes成为OpenShift平台即服务“核心”的愿景。
CoreOS是由首席执行官Alex Polvi于2013年创立,在创立CoreOS不久之前他刚刚把一家名为Cloudkick的云管理初创公司出售给Rackspace。
作为Docker生态系统的早期初创公司,CoreOS希望精简操作系统以最有效地运行容器,来促进Docker的新兴技术。
但是CoreOS随后发布了rkt——Docker容器实施或者运行时的替代方案——向合作伙伴发起挑战。
这个代号“火箭”的项目从未真正威胁过Docker。但是CoreOS率先向企业级市场中推出了Kubernetes——Docker Swarm容器编排器的竞争对手,并迅速获得了成功。
在Kubernetes几乎成为行业标准的同时,Tectonic赢得了eBay、Salesforce、Veritas和Verizon等知名企业客户使用这一平台。
位于华盛顿特区的容器解决方案提供商BoxBoat公司首席技术官Will Kinard认为,两家容器公司的合并,将再次对Docker构成威胁,加强OpenShift对抗Docker企业版的立场,后者是最近在原生Swarm编排器之外推出支持Kubernetes的一个容器管理平台。
Kinard表示:“鉴于RedHat过去几年的合作关系,RedHat对CoreOS的收购并不完全出乎意料。”
位于加拿大多伦多的HighVail Systems公司是红帽的容器合作伙伴,该公司首席执行官Bradley Brodkins表示,红帽公司正在主导着容器领域——根据Fernandes的博客文章,红帽并不认为自己独自就可以做到这一点。
Brodkins表示:“这对红帽合作伙伴来说是否有利?我会说,是的,非常重要,因为这将把CoreOS带入企业领域,并带来收入机会。”
Kinard说,如果这项容器标准与OpenShift相匹敌,那么“火箭”项目可能会再次加码。最近向Kubernetes增加Container Runtime Inteface使得可以替换掉Docker的运行时间。
Kinard说:“无论哪种方式,这种新的关系对于容器市场来说都是有利的,因为这将更加关注企业将容器解决方案带到IT路线图和预算的最前沿。”
好文章,需要你的鼓励
zip2zip是一项创新技术,通过引入动态自适应词汇表,让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组,显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法,基于LZW压缩算法,允许模型即时创建和使用"超级tokens",将输入和输出序列长度减少20-60%,大幅提升推理速度。实验表明,现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架,在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间,特别适用于专业领域和多语言场景。
这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者,创建了PARADEHATE数据集,用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美,随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示,在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异,证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案,为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。
这项研究由中国科学技术大学的研究团队提出了Pro3D-Editor,一种新型3D编辑框架,通过"渐进式视角"范式解决了现有3D编辑方法中的视角不一致问题。传统方法要么随机选择视角迭代编辑,要么同时编辑多个固定视角,都忽视了不同编辑任务对应不同的"编辑显著性视角"。Pro3D-Editor包含三个核心模块:主视角采样器自动选择最适合编辑的视角,关键视角渲染器通过创新的MoVE-LoRA技术将编辑信息传递到其他视角,全视角精修器修复并优化最终3D模型。实验证明该方法在编辑质量和准确性方面显著优于现有技术。
这项研究提出了ComposeAnything,一个无需重新训练的框架,可显著提升AI图像生成模型处理复杂空间关系的能力。该技术由INRIA、巴黎高师和CNRS的研究团队开发,通过三个创新步骤工作:首先利用大型语言模型创建包含深度信息的2.5D语义布局,然后生成粗略的场景合成图作为先验指导,最后通过物体先验强化和空间控制去噪引导扩散过程。在T2I-CompBench和NSR-1K基准测试中,该方法远超现有技术,特别是在处理复杂空间关系和多物体场景时表现卓越,为AI辅助创意设计开辟新可能。