至顶网软件频道消息:就在发布面向Azure的人工智能服务之后,微软紧接着通过与专注与软件容器的Red Hat公司合作再次加强Azure平台能力。
作为合作的一部分,两家厂商宣布在Azure上推出Red Hat OpenShift on Azure,这是Red Hat OpenShift平台的管理版本,让企业能够构建便携式软件,加强容器在不同基础架构之间无缝移动的能力。
随着企业将更多工作负载转移到云,这种可移动性也变得越来越重要。微软与Red Hat的合作将让双方的共同客户能够在Azure上设置一个OpenShift部署,该部署中与其内部环境相同的应用构建模块,一致性的基础,让服务从一个部署转移到另一个部署变得更加简单。
因此,微软希望Red Hat OpenShift on Azure能够让企业更容易利用其云服务,并在此过程中创造更多收入。有着同样的目标,微软计划在该平台上提供容器版本的SQL Server关系数据库。
另一款将与该产品结合的微软产品是Azure Stack。这款软件产品是配合微软硬件合作伙伴售卖的设备一同出货的,让企业组织可以在其数据中心创建其云的副本。
微软与Red Hat的联盟也有一个市场的因素。两家厂商计划在Azure上共同支持Red Hat OpenShift,这意味着客户在需要排除故障时不必单独联系厂商的技术人员。
微软工程师Brendan Burns在一篇博客文章中详细写道:“作为一项完全托管的服务,它将保持最新状态,只需一个统一账单、集成的支持体验,总的来说是一项原生的Azure服务。我们的客户告诉我们,这种‘扼喉’非常重要,而且是基于云的OpenShift产品所缺少的,所以我们很高兴能够满足这一需求。”
就在微软与Red Hat宣布合作的同一天,Red Hat也公布了与IBM的合作,同样是专注于OpenShift。Red Hat和IBM的合作是把该平台整合到IBM的云和中间件产品中。
IBM和微软都有相同的目标,即解决容器快速采用的问题。据Gartner预测,到2020年将有超过50%的企业在生产环境中运行容器应用,而目前这一比例不到20%。
好文章,需要你的鼓励
在AI智能体的发展中,记忆能力成为区分不同类型的关键因素。专家将AI智能体分为七类:简单反射、基于模型反射、目标导向、效用导向、学习型、多智能体系统和层次化智能体。有状态的智能体具备数据记忆能力,能提供持续上下文,而无状态系统每次都重新开始。未来AI需要实现实时记忆访问,将存储与计算集成在同一位置,从而创造出具备人类般记忆能力的数字孪生系统。
中国人民大学和字节跳动联合提出Pass@k训练方法,通过给AI模型多次答题机会来平衡探索与利用。该方法不仅提升了模型的多样性表现,还意外改善了单次答题准确率。实验显示,经过训练的7B参数模型在某些任务上超越了GPT-4o等大型商业模型,为AI训练方法论贡献了重要洞察。
OpenAI首席执行官阿尔特曼表示,公司计划在不久的将来投入数万亿美元用于AI基础设施建设,包括数据中心建设等。他正在设计新型金融工具来筹集资金。阿尔特曼认为当前AI投资存在过度兴奋现象,类似于90年代互联网泡沫,但AI技术本身是真实且重要的。他承认GPT-5发布存在问题,并表示OpenAI未来可能会上市。
南加州大学等机构研究团队开发出突破性的"N-gram覆盖攻击"方法,仅通过分析AI模型生成的文本内容就能检测其是否记住了训练数据,无需访问模型内部信息。该方法在多个数据集上超越传统方法,效率提升2.6倍。研究还发现新一代AI模型如GPT-4o展现出更强隐私保护能力,为AI隐私审计和版权保护提供了实用工具。