Commvault(纳斯达克代码:CVLT)宣布,领先的行业研究机构GigaOm在其最新的《GigaOm Kubernetes数据保护雷达报告》中连续第三年将Commvault评为“领导者”和“表现优异者”。
GigaOm评估了Commvault与其他14家厂商在执行、路线图和创新方面的能力。GigaOm表示,Commvault“出色地将SaaS应用、本地(基于虚拟机)基础设施、容器和数据库解决方案高效地结合到一起”。Commvault通过其Commvault Complete™ Data Protection软件和Metallic数据管理即服务(DMaaS)解决方案提供Kubernetes数据保护,支持客户通过他们庞大的生态系统灵活选择自己喜欢的存储厂商。
GigaOm分析师Joep Piscaer表示:“整体来看,这个市场充满活力,各家厂商在提供先进的应用和数据移动性的同时,也在努力构建跨多个云的一致体验。Commvault可以在一个单一平台上实现对虚拟机、容器以及(云)数据服务和数据库的广泛支持,因此对于混合和复杂应用来说,Commvault是绝佳之选。Commvault的安全和勒索软件控制功能也非常强大且丰富,使其同样适用于大型企业。”
Kubernetes和容器尚未取代所有的云和传统应用,不过它们已经融入了应用场景,并且需要得到相应的保护。在过去的一年里,Commvault通过将全自动化管理、复制、迁移和安全增强整合到其智能数据服务产品组合中,大大推进了对Kubernetes工作负载的保护。根据《GigaOm Kubernetes数据保护雷达报告》,Commvault为“跨Kubernetes、虚拟机和云服务运行的混合应用提供了有效的保护,将备份操作整合到一个平台上。”
Commvault产品副总裁Ranga Rajagopalan表示:“我们十分高兴能够连续第三年在《GigaOm Kubernetes数据保护雷达报告》中被评为领导者和表现优异者。为支持广泛的工作负载,我们努力扩展我们的数据保护技术,并取得了快速进展。通过与Kubernetes原生集成,Commvault在整个集群和命名空间层面上全面地保护客户的现代化应用环境。无论应用在哪里运行,Commvault都能提供完整、可扩展的保护。”
好文章,需要你的鼓励
这项研究由浙江大学、复旦大学等机构联合完成,提出了ReVisual-R1模型,通过创新的三阶段训练方法显著提升了多模态大语言模型的推理能力。研究发现优化的纯文本冷启动训练、解决强化学习中的梯度停滞问题、以及分阶段训练策略是关键因素。ReVisual-R1在各类推理基准测试中超越了现有开源模型,甚至在某些任务上超过了商业模型,为多模态推理研究开辟了新途径。
这项研究提出了一种名为"批评式微调"的创新方法,证明仅使用一个问题的批评数据就能显著提升大语言模型的推理能力。研究团队对Qwen和Llama系列模型进行实验,发现这种方法在数学和逻辑推理任务上都取得了显著提升,平均提高15-16个百分点,而且只需要强化学习方法1/20的计算资源。这种简单高效的方法为释放预训练模型的潜在推理能力提供了新途径。
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。