至顶网软件频道消息: Amazon Web Services方面已经公布又一位重要客户:Verizon。
这家美国电信巨头之所以如此重要,是因为其原本有意推出自己的云计算解决方案。早在2011年,Verizon公司就曾以11亿美元收购Terremark,希望在后者的助力之下构建云业务体系。
但实际情况与预期完全相反:Verizon方面甚至没能真正发挥Terremark的作用,并于2016年将大批数据中心出售给Equinix。2017年,该公司将自有云业务全部出让给IBM。
但在完成这一系列销售之前,Verizon公司就已经与AWS有所互动--而且很明显,AWS对于自己的产品一直极具信心。
如今,AWS热情满满地宣布,Verizon方面"正在将1000多款关键性业务应用程序与数据库后端系统迁移至AWS当中。"
不过Verizon公司采取了更为开放的选择态度,即将AWS称为"首选"云,而非惟一云。这种作法非常明智,因为客户当然应该根据自身特定需求选择最适合的云服务方案。
Verizon公司在云业务领域的失败可谓在意料之中。世界各地的电信企业都在努力打入这一全新市场,而思科、惠普以及VMware已经先后遭遇失败并放弃自己的公有云业务。其中惠普与VMware开始转而同微软及AWS开展合作。
现在的问题在于,其它厂商还是否有机会追赶这两大云巨头的发展脚步。谷歌与甲骨文经营困难,IBM则正着手关闭其云计算业务。但必须强调的是,目前各追赶厂商主要面向通用型基础设施即服务领域,而非将大型云环境的优势与超大规模软件服务有力结合起来--后者也许是它们惟一的超越机遇。
好文章,需要你的鼓励
香港科技大学团队发表重要研究,开发GIR-Bench测试基准评估统一多模态AI模型的推理与生成能力。研究发现即使最先进的AI模型在理解与生成之间也存在显著差距,无法有效将推理过程转化为准确的视觉生成,为AI行业发展提供重要警示。
随着AI技术不断发展,交通运输行业正迎来重大变革。MIT研究显示,AI将很快自动化价值650亿美元的交通工作,大幅提升运输效率。从陆地到海空,AI正在推动全方位的交通创新。斯坦福专家强调,AI将通过基础模型、合成数据和数字孪生等技术,实现从单一车辆自动化到整个交通网络优化的跨越式发展,同时解决可持续性、安全性和公平性等关键挑战。
Meta超级智能实验室联合麻省理工学院开发了SPG三明治策略梯度方法,专门解决扩散语言模型强化学习训练中的技术难题。该方法通过上下界策略为AI模型提供精确的奖惩反馈机制,在数学和逻辑推理任务上实现了显著性能提升,为AI写作助手的智能化发展提供了新的技术路径。