KDDI Corporation 与 DriveNets 已建立战略合作伙伴关系,旨在加速开放网络架构的采用。
该协议旨在确保网络中硬件与软件要素的分离,并扩大解耦路由器的部署范围,同时提升这些路由器的管理效率,并优化大规模网络部署的资本投资与运营成本。
双方解释此次合作的原因时表示,开放网络架构在构建能够迅速应对预期流量激增的基础设施中变得日益重要。双方的方案有助于根据特定需求推动新功能的实现,并提高网络的可扩展性。
特别是,KDDI 指出,在过去五年中,借助 Telecom Infra Project 推动去耦路由器的发展,KDDI 一直在推进基于集群分布式解耦骨干路由器( DDBR )的研发,该路由器不受物理机箱的限制,并旨在实现灵活的容量扩展,这是其持续推广解耦路由器努力的一部分。
在 2023 年 6 月,KDDI 已在其互联网网关处完成了 DDBR 独立作为对等路由器的商业部署;到 2025 年 2 月,则完成了将 DDBR 集群作为骨干网络核心路由器的技术验证。
而 DriveNets 则提供了针对众多全球领先运营商已采用的解耦路由器优化的软件网络服务。KDDI 在 2023 年 6 月商业部署的对等路由器同样基于 DriveNets 的软件。在该软件为网络运行稳定性做出验证性贡献的基础上,双方如今正式进入这一战略合作伙伴关系。
根据协议内容,KDDI 将在四个关键地点开始在骨干核心路由器上部署 DriveNets Network Cloud 服务,目标是在 2025 年底前实现商业化运营。从那时起,双方表示将携手构建一个能够迅速适应市场变化和技术进步、满足 AI 时代不断增长数据需求的灵活网络架构。
KDDI Corporation 高级常务执行官、首席技术官兼核心技术部门总经理 Kazuyuki Yoshimura 表示:“我们非常高兴与 DriveNets 签署了战略合作的基本协议。自 2020 年以来,KDDI 一直致力于构建开放且可扩展的网络,我们相信与 DriveNets 的合作将催生重大的新创新。
“我们对未来的愿景是打造一个适应 AI 时代、灵活而稳健的架构,使我们能够迅速应对不断演变的市场需求,并树立新的行业标准。”
DriveNets 首席执行官 Ido Susan 补充道:“我们非常荣幸能够成为全球领先的电信运营商之一 KDDI 的战略伙伴。与 KDDI 携手,我们将推动整个网络——从核心网络到边缘与汇聚层——的开放、解耦和创新。
“通过简化网络操作、引入自动化和生成式 AI 工具,我们旨在帮助 KDDI 提升网络效率,并构建能够灵活满足未来需求的稳健架构。”
好文章,需要你的鼓励
在迪拜Gitex 2025大会上,阿联酋成为全球AI领导者的雄心备受关注。微软正帮助该地区组织从AI实验阶段转向实际应用,通过三重方法提供AI助手、协同AI代理和AI战略顾问。微软已在阿联酋大举投资数据中心,去年培训了10万名政府员工,计划到2027年培训100万学习者。阿联酋任命了全球首位AI部长,各部门都配备了首席AI官。微软与政府机构和企业合作,在公民服务和金融流程等领域实现AI的实际应用,构建全面的AI生态系统。
查尔斯大学和意大利布鲁诺·凯斯勒基金会的研究团队首次系统性解决了同声传译AI系统延迟评估的准确性问题。他们发现现有评估方法存在严重偏差,常给出相互矛盾的结果,并提出了YAAL新指标和SOFTSEGMENTER对齐工具。YAAL准确性达96%,比传统方法提升20多个百分点。研究还开发了专门的长音频评估工具LongYAAL,为AI翻译技术发展提供了可靠的测量标准。
苹果与俄亥俄州立大学研究人员发布名为FS-DFM的新模型,采用少步离散流匹配技术,仅需8轮快速优化即可生成完整长文本,效果媲美需要上千步骤的扩散模型。该模型通过三步训练法:处理不同优化预算、使用教师模型指导、调整迭代机制来实现突破。测试显示,参数量仅1.7亿至17亿的FS-DFM变体在困惑度和熵值指标上均优于70-80亿参数的大型扩散模型。
印度理工学院团队构建了史上最大规模印度文化AI测试基准DRISHTIKON,包含64288道多语言多模态题目,覆盖15种语言和36个地区。研究评估了13个主流AI模型的文化理解能力,发现即使最先进的AI也存在显著文化盲区,特别是在低资源语言和复杂推理任务上表现不佳,为构建文化感知AI提供了重要指导。