如果只是复制AWS成功的部分,为什么还要向市场推出自己的云计算方案?参与企业级云计算的竞争对手们(如微软Azure和Google Cloud平台)必须向客户回答这个问题。
谷歌的答案很简单:自己的云服务是即时可用的,相比之下AWS可配置的服务可能需要下些功夫。
亚马逊和谷歌是完全不同的。亚马逊拥有更大的客户群,在企业级领域让谷歌相形见绌。此外,谷歌正在利用TensorFlow开源机器学习平台以及Kubernetes容器编排等技术。
另一方面,亚马逊把高可组合性作为一种创新手段。这两种方式有利有弊,客户会根据他们的预算来决定怎样折中更平衡。
谷歌认为,与核心保持一致会让云服务变得简单易用,这是客户无法拒绝的。而这与AWS的做法完全不同。AWS的服务(例如DynamoDB NoSQL数据库)往往缺乏通用方法。
不同场上有不同的应用界面,你必须了解这一点。谷歌正在做的是用一套通用做法来简化这个问题。这意味着至少在谷歌内部,用户可以使用本地或云端启动和运行云服务,学习曲线要短得多。
但是谷歌以外的环境呢? 即使谷歌内部是通用的,但如果你去Azure或AWS,彼此之间仍然不是通用的。所以使用多个云的客户仍然需要学习所需的相应技能。Google Cloud平台首席执行官Diane Greene承认,需要对通用性进行权衡。
好文章,需要你的鼓励
Adobe 周二宣布推出适用于 Android 系统的 Photoshop 应用测试版,提供与桌面版相似的图像编辑工具和 AI 功能,初期免费使用,旨在吸引更多偏好手机创作的年轻用户。
弗吉尼亚大学研究团队开发了TruthHypo基准和KnowHD框架,用于评估大语言模型生成生物医学假设的真实性及检测幻觉。研究发现大多数模型在生成真实假设方面存在困难,只有GPT-4o达到60%以上的准确率。通过分析推理步骤中的幻觉,研究证明KnowHD提供的基础依据分数可有效筛选真实假设。人类评估进一步验证了KnowHD在识别真实假设和加速科学发现方面的价值,为AI辅助科学研究提供了重要工具。
文章详细介绍了Character.AI这款主要面向娱乐、角色扮演和互动叙事的AI聊天工具的原理、用户群体、特色功能以及面临的法律与伦理争议,同时揭示了其新推出的视频和游戏互动体验。
亚马逊Nova责任AI团队与亚利桑那州立大学共同开发了AIDSAFE,这是一种创新的多代理协作框架,用于生成高质量的安全策略推理数据。不同于传统方法,AIDSAFE通过让多个AI代理进行迭代讨论和精炼,产生全面且准确的安全推理链,无需依赖昂贵的高级推理模型。实验证明,使用此方法生成的数据训练的语言模型在安全泛化和抵抗"越狱"攻击方面表现卓越,同时保持了实用性。研究还提出了"耳语者"代理技术,解决了偏好数据创建中的困难,为直接策略优化提供了更有效的训练材料。