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ActiveBatch是Redwood推出的企业级工作负载自动化与任务调度平台,核心定位是帮助企业在统一平台内完成端到端的IT与业务流程编排。相较于同类自动化工具,它搭载低代码/无代码的拖拽式设计,无需复杂的自定义脚本开发,也不需要投入大量研发资源,就能让全团队成员快速上手搭建、管理自动化流程,可将自动化搭建时间缩短一半,帮助团队从繁琐的手动流程中释放精力,聚焦更高价值的核心工作,同时支持对接各类技术栈,适配不同企业的现有IT架构,满足多场景的自动化调度需求。
使用ActiveBatch搭建企业IT运维自动化流程后,原本需要运维人员每日手动执行的服务器巡检、数据备份、资源调度等任务可实现全自动触发,错误率下降90%以上,人力投入减少60%;针对业务端的订单流转、报表生成、跨系统数据同步等流程,可实现端到端无人工干预运行,流程处理时效提升3倍以上,全链路可监控可追溯,出现异常可自动触发告警,极大降低流程故障的影响范围。
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近日,AI开源研究机构Nous Research正式发布全新大模型调控技术对比神经元归因(Contrastive Neuron Attribution,简称CNA)。该技术无需进行稀疏自动编码器(SAE)训练,也不需要修改模型权重参数,仅通过消融稀疏MLP电路即可实现对大语言模型行为的精准控制,大幅降低了大模型对齐与功能定向修改的技术门槛与算力成本。