联邦政府首席信息官兼副技术总监Christine Serrette表示,为了避免落入旧有应用程序的陷阱,德国联邦信息技术中心(ITZBund)很早就认识到要开拓面向未来的云环境。ITZBund充当着联邦政府的中央IT服务提供商,并在运输、预算、税收、内部安全和集成等领域运营着非常多的关键流程。因此,云优先是该中心的三个战略目标之一,此外还有敏捷工作方法和联邦客户(Federal Client),后者是评估投标和合同授予的事件报告工具。
联邦云和联邦运营平台
Serrette表示,通往云的道路始于2016年联邦云的创建,ITZBund将其用于联邦电子文件、协作场景,并作为项目管理和开发平台。
在此过程中,还创建了联邦运营平台(Federal Operating Platform),这是一个分为不同安全等级的私有云环境。她表示:“2022 年,我们获得了BSI对该云的VS-NfD 批准和基本保护认证,这是全球第一份。”她表示,仅供官方使用的机密信息的批准是当局四个保密级别中最低的。
下一个开发项目被称为Bundescloud 2.0,该项目在不失去BSI认证的情况下升级到了新的私有云平台。
她表示:“但是我们也很现实,并且知道由于我们无法按照市场的方式发展,所以会长期拥有私有云。”在这种背景下,他们制订了一个计划,意图进一步将ITZBund发展为多云管理方。该计划包含了几个关键项目,包括BC业务转型(BC Business Transformation)、多云平台(Multi-Cloud Platform)、联邦云2.0(Federal Cloud 2.0)和MS主权云(MS Sovereign Cloud),作为转型的一部分,Serrette希望调整并重新设计内部流程以及同客户的互动。她表示:“必须从根本上调整订购、采购、供应和计费流程。”
多云平台项目旨在建立多云管理的技术要求。除了现有的联邦云外,ITZBund还在自己的数据中心构建外部云,该云将由服务提供商运营并进一步开发。Serrette还希望在未来使用由SAP等外部提供商提供的主权云服务。她表示:“对于不需要特殊保护的数据和应用程序,我们将使用公有云。”
然而,这方面的障碍相当大。例如,ITZBund 必须开发一个复杂的系统来管理不同的 IT 级别并进行公开招标。Serrette 的团队还为多云管理计划制定了营销和沟通策略。
价值主张
Serrette强调,她和她的团队为客户提供了一条快速的数字化之路。她表示:“我们可以快速灵活地采取行动,得到通知就迅速提供服务,并且能够同样迅速地结束服务。” 在此基础上,他们向联邦当局及各部门提供了一系列重要的服务,包括联邦电子档案、培训系统及开发和项目管理平台。利用容器平台,ITZBund还支持《在线访问法案(OZG)》背景下的项目,该法案构成了德国数字现代化的法律基础,并通过行政门户规范数字化行政服务。
好文章,需要你的鼓励
北京交通大学与西蒙弗雷泽大学联合研发的混合神经-MPM方法实现了实时交互式流体模拟。该方法巧妙结合神经物理学与传统数值求解器,在低时空分辨率下运行神经网络并设置保障机制自动切换到MPM,显著降低计算延迟同时保持高保真度。团队还设计了基于扩散模型的控制器,支持用户通过简单草图直观控制流体行为,为游戏、VR和设计领域提供了实用解决方案。
这项研究介绍了EgoZero,一种创新的机器人学习系统,能够仅通过Project Aria智能眼镜捕获的人类示范数据,训练出零样本迁移的机器人操作策略。研究团队提出了一种形态无关的状态-动作表示方法,使用点集来统一人类和机器人数据,并开发了从原始视觉输入中提取准确3D表示的技术。在没有任何机器人训练数据的情况下,EgoZero在7种真实世界操作任务上实现了70%的成功率,展示了强大的泛化能力,为解决机器人学习中的数据瓶颈问题提供了新思路。
FLAME-MoE是卡内基梅隆大学团队开发的首个全透明混合专家语言模型研究平台,包含7个规模从3800万到17亿活跃参数的模型。它采用每层64位专家、top-8选择和2位共享专家的架构,公开所有训练数据、代码和检查点。实验显示,FLAME-MoE比相同计算量的密集模型提升3.4个百分点,并揭示了三个关键发现:专家逐渐专注于特定词汇子集,专家协同激活保持稀疏多样,路由行为在训练早期就趋于稳定。这一平台为MoE模型的系统研究提供了前所未有的开放基础。
这篇论文介绍了ModernGBERT,一个由维尔茨堡大学研究团队开发的高性能德语编码器模型家族(1.34亿和10亿参数版本)。研究将ModernBERT的创新架构应用于德语,同时通过LLM2Vec方法将德语解码器模型转换为编码器以进行对比研究。在SuperGLEBer和MTEB等基准测试中,ModernGBERT 10亿参数模型不仅超越了之前最先进的德语编码器,还在性能和参数效率方面优于转换后的编码器。研究团队还证明了更大模型能有效利用大规模单语语料库,为德语自然语言处理提供了全透明、高性能的资源。