在戴尔的全球工作站出货量中,塔式和移动工作站无疑是大头,几乎占据了六成和四成的份额,而机架式工作站仅仅占据7%的份额,中国市场则更为传统,约有80%-90%的工作站为传统的塔式工作站,机架仅有2%。
在国外一个行业用户中,曾经做个这样一个测试,在员工的工位上保留塔式工作站的机箱,而实际上所有的工作是在虚拟工作站上进行,两个月之后,没有员工发现工作发生了转变。
实际上,从塔式工作站迁移到虚拟工作站,用户只需要克服心理上的担忧,就可以实现更高的安全性,更好的协作能力等优势。
当然,Andy也认为,这种迁移并不会在一夜之间发生,在很多行业用户中,对性能的要求其实并不是绝对高,他们有时需要移动,有时需要大量的工作站设备,这些应用都暂时无需通过虚拟化工作站来进行,同时企业部署虚拟化工作还需要对IT人员进行进一步的培训。
为了帮助用户更好的挖掘工作站的价值,戴尔也在致力于利用完善的服务去帮助用户,从而让用户不论使用哪种方案,或者使用混合式的方案,能够最大化的提升业务效率与价值。
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想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。
想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。
想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。
想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。