经过第一阶段的上云实践,已经有20%的企业应用迁移到云环境中,但其中仍以创新业务和应用为主。如今,要继续加速云之旅,企业就必须实现其余80%的关键业务应用上云。与其它应用不同,企业关键业务对于后台的可用性、稳定性、开放性和安全性等要求更高,因此,在这一阶段,云计算的部署也呈现出了新的特点,如混合、多云、开放、安全和统一管理等等。
在这样的背景和趋势下,日前,IBM宣布将其软件产品组合转型为云原生,同时推出了IBM Cloud Paks,通过容器化软件,以预集成解决方案的形式为企业提供云原生能力,帮助企业选择更好的基础架构和方法来构建关键应用、数据和工作负载。 那么,IBM Cloud Pak究竟是什么?它能为企业上云带来什么样的可能性?它将为企业核心业务应用上云提供什么能力支撑?下面通过一张图了解一下(横屏观看更佳):
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苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。