Oracle近日宣布推出了一项新的服务,旨在帮助客户在云中运行那些最具挑战性的交易处理和数据分析项目,而无需对这些应用进行任何更改。
Oracle表示,这是一项重要的发展成果,因为有很多客户出于对性能、可用性、缺乏功能和一致性、纵向扩展能力的担忧而不愿将最重要的工作负载转移到云中。
Oracle关键任务数据库技术执行副总裁Loaiza表示:“通过今天的公告,Oracle让客户能够运行任何业务关键型数据库工作负载,包括那些最大型的、计算和内存最密集型的工作负载,并且相比任何其他云供应商来说,速度快得多、扩展力和弹性更高、成本更低。Oracle新推出的数据库云服务是基于经过验证的、第八代Exadata X8M平台,该平台针对Oracle数据库进行了优化,并且已经被全球财富100强企业中86%的企业用来运行他们那些要求最为最苛刻的工作负载。”
据Oracle称,Oracle Exadata Cloud Service X8M 让企业可以将要求极为苛刻的数据库和其他工作负载迁移到Oracle的云平台上,并表示,这项服务采用了英特尔Optane永久内存,完全绕开了操作系统和网络软件堆栈,从而让事件处理操作速度提高了2.5倍,而延迟降低了10倍。
一直热衷于对标竞争对手AWS的Oracle称,这项新服务的数据库IOPS性能比AWS Relational Database Service高50倍。
Oracle Exadata Cloud Service X8M数据库可以为所有类型的数据库工作负载提供更大的规模和更高的可用性。Oracle表示,部署在该服务上的数据库可扩展到多达4600个CPU核心、44 TB DRAM、96 TB持久性内存、1.6 PB闪存和25 PB数据库容量。
Oracle称,该服务相比Amazon RDS的CPU扩展性能高出25倍,存储性能高出20倍。此外,Oracle的Data Guard数据库副本服务确保了灾难恢复,该服务减轻了SQL读写的负担,从而在多个云区域提供了保护。
Wikibon首席技术官David Floyer对Exadata Cloud Service X8M的性能给出好评,这位分析师表示:“Wikibon将该服务评估为可用性能最高的云数据库服务。”Floyer解释说,因为现有的在线事件处理系统正在变得越来越复杂,分析系统却变得越来越大,需要速度水平比以往任何时候都高。
“数据驱动型业务正在实时地将这两者进行结合,因此,要应对这些挑战,云数据库就需要能够结合行和列访问、集成SQL和NoSQL数据库、支持超低延迟和高带宽I/O。Oracle Exadata Cloud Service X8M已经升级到能够提供同类最佳I/O延迟、庞大的数据仓库、以及出色的横向和纵向扩展能力。”
好文章,需要你的鼓励
这项研究针对现代文档检索系统中的关键缺陷:独立处理文档片段导致丢失上下文信息。研究团队开发了ConTEB基准测试来评估模型利用文档级上下文的能力,并提出了InSeNT方法,结合后期分块和创新的对比学习策略。实验表明,上下文感知嵌入显著提升检索性能,尤其在处理非自包含文本片段时,同时保持计算效率,对分块策略更具鲁棒性,并且在语料库规模扩大时表现更佳。这一研究为更智能的文档检索系统铺平了道路。
这项由布朗大学和Cohere实验室研究者联合进行的研究全面分析了大型语言模型(LLM)安全研究中的语言不平等现象。通过系统回顾近300篇2020-2024年间的安全相关论文,研究发现LLM安全研究严重偏向英语,即使中文这样的高资源语言也仅获得英语十分之一的研究关注,且这一差距正在扩大。研究还揭示非英语语言很少作为独立研究对象,且英语安全研究常忽略语言覆盖文档化。为解决这一问题,研究者提出了三个未来方向:开发文化敏感的评估基准、创建多语言安全训练数据,以及深入理解跨语言安全泛化挑战。
这项研究提出了ChARM,一种创新的角色扮演AI奖励建模框架,通过行为自适应边界和自我进化策略大幅提升AI角色的真实性和一致性。研究团队创建了包含1,108个角色的RoleplayPref数据集,实验表明ChARM比传统模型提高了13%的偏好排名准确率,应用于DPO技术后在多项基准测试中达到了领先水平。这一突破将为娱乐、教育和心理健康支持等领域带来更加自然、个性化的AI互动体验。
这篇研究重新审视了循环神经网络中的双线性状态转换机制,挑战了传统观点。高通AI研究团队证明,隐藏单元不仅是被动记忆存储,更是网络计算的积极参与者。研究建立了一个从实数对角线到完全双线性的模型层级,对应不同复杂度的状态跟踪任务。实验表明,双线性RNN能有效学习各种状态跟踪任务,甚至只需极少量训练数据。研究还发现,纯乘法交互比加法交互更有利于状态跟踪,为循环网络设计提供了新视角。