至顶网软件频道消息: 2019年4月10日——面向企业云的软件智能企业Dynatrace 正式任命Maurizio Garavello为亚太地区副总裁。
在加入Dynatrace前,Maurizio 曾在全球网络安全企业 Forcepoint 工作 14 载,担任全球渠道销售副总裁。
面向企业云的软件智能企业Dynatrace正在高速驶入下一个重要发展时期,并将着力促进整个亚太地区的营收增长。Maurizio Garavello的加入将会为实现公司愿景的过程中发挥至关重要的作用。
“Dynatrace可以真正地为企业客户创造价值,我很荣幸加入这样一个前景无限的企业。同时,我也十分期待与经验丰富的优秀团队合作,共同投入到我热衷的业务开发领域,力求实现战略举措大力推动亚太地区的业务增长。” Maurizio Garavello表示。
“Dynatrace一体化平台帮助企业客户实现数字化转型,积极推动企业创新并助力打造无与伦比的用户体验,因而在全球范围内获得显著成功并实现了前所未有的增长。”Garavello继续说道,“此外,Dynatrace被Gartner评为2019年APM魔力象限领导者,在‘执行力’和‘前瞻性’方面均名列前茅,这使即将投身Dynatrace事业的我感到无比自豪。”
Dynatrace 全球销售副总裁 Steve Pace 表示:“Dynatrace持续在全球范围内快速实现企业客户的增长,并重点加强和扩大各个区域的合作伙伴。 Maurizio是一位备受业界认可的领导者,始终对广大客户和合作伙伴充满使命感。凭借在全球超过20年的行业经验,Maurizio将以无限热情和专业洞察为Dynatrace的战略发展与管理做出卓越贡献。”
好文章,需要你的鼓励
这项研究介绍了VisCoder,一个经过专门微调的大语言模型,用于生成可执行的Python可视化代码。研究团队创建了包含20万样本的VisCode-200K数据集,结合了可执行代码示例和多轮修正对话。在PandasPlotBench基准测试中,VisCoder显著优于同等规模的开源模型,甚至在某些方面超越了GPT-4o-mini。研究还引入了自我调试评估模式,证明了反馈驱动学习对提高代码可执行性和视觉准确性的重要性。
这项研究提出了"适应再连续学习"(ACL)框架,一种创新的方法解决预训练模型在连续学习中的稳定性-可塑性困境。通过在学习新任务前先对模型进行适应性调整,ACL使模型既能更好地学习新知识(提高可塑性),又能保留已有知识(维持稳定性)。实验证明,该框架能显著提升各种连续学习方法的性能,为解决人工智能系统中的"灾难性遗忘"问题提供了有效途径。
这篇研究首次关注了CLIP模型文本编码器的对抗鲁棒性问题,提出了LEAF方法(Levenshtein高效对抗性微调)来增强文本编码器的稳健性。实验表明,LEAF显著提高了模型在面对文本扰动时的性能,在AG-News数据集上将对抗准确率从44.5%提升至63.3%。当集成到Stable Diffusion等文本到图像生成模型中时,LEAF显著提高了对抗噪声下的生成质量;在多模态检索任务中,它平均提高了10个百分点的召回率。此外,LEAF还增强了模型的可解释性,使文本嵌入的反演更加准确。
BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台,整合了38个基准中的30万个问题,按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差,而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面,让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大,强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化,为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。