IBM推出了一个名为Microclimate的新应用开发环境,支持多种云平台,以覆盖到更多的软件编程人员。IBM认为,Microclimate拥有开发人员为简化和加速应用创建和部署所需的一切。 Microclimate是一个“端到端的框架”,可用于开发过程的每个阶段,从编写第一行代码,到在应用投产后监控应用的性能。
Microclimate背后的主要理念是,开发人员可以在这个框架内构建应用程序,然后在任何云或IT基础设施上运行这些应用。Microclimate采用Docker容器,容器隔离应用以便应用可以轻松切换到不同的环境,包括公有云、私有云、甚至是个人笔记本电脑。
IBM混合云开发者经验副总裁Andy Hoyt在一篇博客文章表示,Microclimate的一个主要特点是支持基于微服务架构的应用开发。它让作为基于容器的应用组件的微服务能够相互协作,不管这些微服务是在哪里创建的。Microclimate还与IBM Cloud Private进行了集成,后者是IBM基于容器的平台,用于开发本地软件或私有云中的软件。
Microclimate的另一个主要特点是支持多种框架、运行时间、集成开发环境、工具链和管道。这意味着开发人员可以使用他们熟悉的工具和服务在这个平台上构建应用。
Hoyt表示:“我们创建Microclimate的目标是简化开发过程,因此你可以把更多的时间用于编写代码,而不用那么多时间在尝试拼凑创建出色应用所需的所有服务。”
Microclimate的其他功能包括集成的诊断服务,以帮助解决开发过程中可能出现的任何问题,还有集成的DevOps管道,帮助开发人员更快地完成他们的创建。
免费社区版Microclimate已经可以下载。
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。