初创公司Geniez宣布结束隐身模式,专注开发连接大语言模型和智能体与大型机的软件,实现AI实时数据提取应用。
大语言模型和智能体通常查询x86服务器以及存储阵列或公有云中的非结构化数据。它们使用现有搜索方法来查看事务数据库中的结构化数据,以及知识图谱(例如Neo4j的产品)。但是,存储在IBM封闭大型机生态系统中的海量结构化和非结构化数据一直无法被访问,除了IBM自己的watsonx AI设施及其watsonx数据网关。
Geniez正在为非IBM大语言模型和智能体开放大型机数据存储的实时访问能力。
该公司由首席执行官Gil Peleg和Dan Shprung创立,两人此前都参与了Model9项目——这家以色列初创公司于2023年4月被BMC收购。两人随后加入了BMC的AMI组织。
Peleg向媒体表示:"我们要为大型机带来生成式AI,就像在Model9中我们为大型机引入对象存储一样。"
他补充道:"我们在Model9开始时积累了大量经验...但我们没有意识到市场的力量和动态、庞大的客户群、强大的现有厂商,以及客户对IBM的深度依赖程度和促使他们改变的难度。"
全球约2万到2.5万家大型机客户严重依赖他们的机器和记录系统,大型机迁移并不像某些人认为的那样频繁。这些系统上的数据对于拥有大型机的银行、保险公司、信用卡供应商、航空公司、航运公司、零售商和制造商来说至关重要。这些企业都了解AI技术,并明白他们使用的大语言模型和智能体能够访问的数据越多,获得的响应就越好。
但许多企业不愿意将数据从大型机上迁移出来实现这一目标。因此数据必须被提取。但通过什么方式?大型机有无数种数据源,各自具有独特的数据库协议、记录格式和访问方法。建立任何外部访问都需要编写、测试和在大型机上执行针对目标数据源的特定代码。提供这些点对点的提取、转换和加载(ETL)程序可能需要数月的努力。
现有的ETL程序可以将大型机数据移入数据湖,但数据不是实时的。Geniez声称提供的是一套现成的实时数据提取连接器集合——可以称之为大型机数据机器人。Peleg表示,它提供对大型机数据源的实时直接访问,支持的数据源包括:DB2、IMS、MQ、VSAM和数据集。支持的大语言模型和智能体包括Meta(llama)、Anthropic、OpenAI、Gemini和Amazon Bedrock的产品。
Geniez声称其软件具有大型机级别的可靠性、可用性和安全性,支持RACF控制和端到端加密。还具备调试、可观测性、治理和审计功能,以及适用于任何地方运行的Python应用程序的标准SDK。
Geniez已有可演示的原型产品,Peleg表示:"我们已经完成了来自美国顶级投资者以及Model9一些前投资者的种子轮融资。"
Q&A
Q1:Geniez数据机器人是什么?它解决了什么问题?
A:Geniez数据机器人是一套实时数据提取连接器,专门解决大语言模型和智能体无法访问IBM大型机数据的问题。它能够实时连接大型机与AI系统,让企业的大语言模型和智能体直接访问大型机中的关键业务数据。
Q2:为什么企业不直接把大型机数据迁移到其他平台?
A:全球2万到2.5万家大型机客户严重依赖这些系统作为记录系统,大型机迁移并不频繁。对于银行、保险公司、航空公司等企业来说,大型机数据极其关键,直接迁移风险太大,因此需要通过技术手段实现数据提取。
Q3:Geniez支持哪些大型机数据源和AI平台?
A:Geniez支持的大型机数据源包括DB2、IMS、MQ、VSAM和数据集等。支持的大语言模型和智能体包括Meta的llama、Anthropic、OpenAI、Gemini和Amazon Bedrock等主流AI平台,具备大型机级别的安全性和可靠性。
好文章,需要你的鼓励
TimeWave是一款功能全面的计时器应用,超越了苹果自带时钟应用的功能。它支持创建流式计时器,让用户可以设置连续的任务计时,帮助专注工作。应用采用简洁的黑白设计,融入了Liquid Glass元素。内置冥想、番茄工作法、20-20-20护眼等多种计时模式,支持实时活动显示和Siri快捷指令。免费版提供基础功能,高级版需付费订阅。
伯克利与阿布扎比研究团队开发出RAPTOR系统,这是首个能够零调试控制多种无人机的通用AI控制器。该系统仅用2084个参数就能控制从32克到2.4公斤的各种无人机,通过创新的元模仿学习算法实现毫秒级快速适应,在10种真实无人机上验证了卓越性能,为无人机控制技术带来革命性突破。
亚马逊即将在周二举行备受瞩目的秋季硬件发布会,预计将推出多款新产品和技术更新。此次活动可能涵盖智能家居设备、语音助手技术升级以及其他消费电子产品的最新进展。业界普遍关注亚马逊在人工智能和物联网领域的新动向。
伦敦玛丽女王大学研究团队开发出创新的数字音频技术,使用牛顿-拉夫逊数学方法成功复制经典Teletronix LA-2A模拟压缩器。该方法仅需五个参数和20分钟训练时间,大幅超越传统深度学习效率,并制作成开源VST插件4A-2A供音乐制作者免费使用,为虚拟模拟建模领域提供了高效可解释的新方案。