ZD至顶网CIO与应用频道 04月05日 北京消息: 容器技术让企业能更快速地开发出高度差异化的应用和服务,并且带来应用质量和地域覆盖范围的提升,以此创造出富有吸引力的用户体验。容器技术已成为数字化转型中至关重要的元素,它为企业架构师带来了更快速的软件交付,更大的应用规模,更好的弹性和灵活性以及更丰富的实施方案选择。企业应用的基础设施、开发方式以及架构都在发生改变,而容器技术在每个方面都扮演着重要角色。
然而正如Forrester的《科技雷达图:商业科技基础设施》报告中提到的,容器和容器管理技术依旧处在创建阶段,这意味着容器的一些组件和管理工具依旧不够成熟并且正在迅速发展变化。企业需要规划出各技术组件的发展版图,才能很好的搭建、组合以及部署容器。为帮助技术管理专家加速云技术的演化,Forrester近期发表了一篇关于典型的容器管理软件架构当中各层的软件技术发展版图。报告中的一些要点见下:
● 容器技术战略对于企业的数字商业至关重要。云原生应用和平台都是围绕着最中心的容器技术而产生,因此容器技术能够带来业务和架构上的优势,例如通过改善DevOps方式的软件交付能力来加速技术创新,或是在基础设施自动化和提效方面存在性能优势。容器技术在云平台中几乎无处不在 – 不论是本地还是公有云,在Linux和Windows环境下也均可。企业架构师必须明确定义容器战略,才能加速企业数字化转型。
● 基于容器的应用平台是容器战略的关键。我们介绍了两类平台架构:原生容器和集成平台。每种都具有独特优势 - 原生容器架构的量级较轻,但需要额外进行一些集成。集成平台架构则更加成熟并且功能更全。开源组件在其中也扮演着重要角色,基于容器的应用平台参考架构涵盖从容器基础架构到运营管理的各个领域。
● 容器技术提供商差异化明显并且数量迅速增长。基于容器的应用平台的每一层都有各类容器软件,它们可以是开源软件或是商业软件。在规划容器技术解决方案的发展版图时,企业架构师将起到重要作用,比如协助挑选基础设施软件提供商、开源社群、原生容器解决方案提供商、PaaS提供商以及公有云平台提供商等。同时也要注意各类技术提供商的数量正在迅速增多。
您对容器技术有怎样的观点?欢迎告诉我们您的企业是如何利用容器来加速云技术的演化以及数字化转型的。
好文章,需要你的鼓励
这项由加州大学圣地亚哥分校和微软研究院合作开发的REAL框架,通过程序分析反馈训练大型语言模型生成高质量代码。与传统方法不同,REAL采用强化学习将代码安全性和可维护性作为奖励信号,不依赖人工标注或特定规则。研究在多个数据集上的实验表明,REAL在保证功能正确性的同时显著提高了代码质量,有效解决了"即兴编程"中的安全漏洞和维护性问题,为AI辅助编程提供了新的范式。
加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架,让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式,包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例,确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中,仅使用自生成训练数据,Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多,证明AI可以通过自我挑战实现有效学习,减少对人类标注的依赖。
南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI,一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程,解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息,并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集,包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示,PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%,LPIPS减少38%,显著超越现有方法。
这项研究提出了LongGuide算法,解决了大型语言模型在长文本生成任务中的局限性。研究团队发现,仅依靠上下文学习无法使模型充分掌握文本的语言和格式特性。LongGuide通过自动生成两种指导原则:度量指导原则和输出约束指导原则,显著提升了模型性能。在七种长文本生成任务中,该方法使开源和闭源模型的ROUGE-L评分平均提高约6%。LongGuide具有通用性强、易于学习、成本效益高等优点,为提升AI长文本生成能力提供了新方向。