至顶网软件频道消息:
作为世界领先的开源解决方案供应商,红帽拥有众多知名产品。随着近些年云计算与大数据的流行与普及,红帽的一些热门产品与技术频频出现在公众视野中。
然而,您真的了解并懂得使用这些产品与技术吗?为此,《红帽技术Open讲》视频栏目应时而生,每一期向您讲述一款红帽最热门的产品或某项技术,红帽资深架构师不仅会细细讲解它的功能、特点、应用场景,还会分享成功应用客户案例,当然更少不了上机实战操作演示,让您在30分钟左右的视频观看与学习中轻松长知识长实践。
作为红帽JBoss产品家族中的一员,红帽JBoss Fuse是一款轻量级集成平台,能够快速整合一切资源。通过有效减少连接各类应用、服务、流程和设备的难度,为企业提供功能全面、高效的业务解决方案。JBoss Fuse包括功能强大的组件:容器、集成框架、Web服务框架、开发工具、API基础,以及管理和监控等组件。与同类产品相比,JBoss Fuse具有多重优势,如支持EIP、集群高可用、支持负载均衡以及自带管控组建等。
本期讲师:马平,红帽资深架构师
马平从事开源工作15年,他在中间件及相关领域经验丰富。10年架构师工作经验,特别是在企业应用集成(EAI)、业务流程管理(BPM/SOA)以及Web2.0方面有着深厚的造诣。在制造、电信和金融行业有着丰富的行业经验,是Java专家,Oracle ADF(包括ADF Mobile)亚太区首席专家。
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亚利桑那州立大学的研究团队开发了RefEdit,这是一种新型图像编辑AI系统,能够准确理解和处理指代表达(如"中间那个人"、"右边的猫")。通过创建RefEdit-Bench基准测试,研究者们证明现有模型在多物体场景中表现不佳。他们设计了一种创新的数据生成流程,仅用2万样本就训练出的RefEdit模型超越了使用数百万样本训练的大型模型。这一突破使AI图像编辑在复杂场景中更加精确和实用。
这项研究提出了Critique-GRPO,一种创新的在线强化学习框架,将自然语言批评与数字反馈相结合,克服了传统仅用数字反馈的三大局限:性能瓶颈、自我反思效果有限和顽固性失败。实验表明,该方法使大语言模型能够从错误中学习并改进,在八项数学和通用推理任务中,将Qwen2.5-7B和Qwen3-8B模型的平均通过率分别提高了约4.5%和5%,超越了包括那些引入专家示范的方法。研究还揭示,高熵探索和长回答并不总是最有效的学习方式,质量更重要。这一方法为大语言模型的自我提升能力开辟了新路径。
这篇研究介绍了"量化LLM评价者",一个创新框架,能使大型语言模型(LLM)在评估其他AI输出时更接近人类判断。由麻省理工和Adobe联合研发的这一方法,将评估过程分为两个阶段:先让LLM生成文本评价,再用轻量级机器学习模型将这些评价转化为更准确的数值评分。研究提出了四种评价者模型,适用于不同评估场景,实验表明它们不仅能显著提高评分准确性,还比传统微调方法更节省计算资源。这一框架特别适合人类反馈有限的场景,为AI评估领域开辟了高效且可解释的新路径。
这项研究由IDEA、华南理工大学和北京大学联合开发的Rex-Thinker系统,通过模仿人类的链式思考方式来解决物体指代问题。与传统直接输出边界框的方法不同,它采用规划-行动-总结的三步骤推理,使AI能像人类一样逐步分析图像中的候选物体,并在找不到匹配物体时拒绝作答。通过构建90,824样本的HumanRef-CoT数据集和两阶段训练方法,系统在精度、可解释性和泛化能力上均取得了显著进步。