摘要：
伴随着生成式AI与大模型技术的飞速发展，业界人士对于生成式AI应用在企业的落地也愈发关注。近日在2024红帽媒体Open讲上，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康深入剖析了AI在混合云中的应用及其带来的资源利用最大化优势，并同与会媒体共同探讨了AI与混合云技术的前沿趋势和好了吧！
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伴随着生成式AI与大模型技术的飞速发展，业界人士对于生成式AI应用在企业的落地也愈发关注。近日在2024红帽媒体Open讲上，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康深入剖析了AI在混合云中的应用及其带来的资源利用最大化优势，并同与会媒体共同探讨了AI与混合云技术的前沿趋势和好了吧！
作者| 香草编辑| 李水青生成式AI如何以开源的方式进入企业？智东西6月13日报道，今日，国际开源大厂红帽在媒体沟通会上分享了在AI发展路线之争上红帽的观点，并详细介绍了其上个月发布的AI方案，以及在国内的重要发展策略与举措。在AI发展路线上，红帽主要的观点是坚持开源和混合神经网络。
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zuo zhe | xiang cao bian ji | li shui qing sheng cheng shi A I ru he yi kai yuan de fang shi jin ru qi ye ？ zhi dong xi 6 yue 1 3 ri bao dao ， jin ri ， guo ji kai yuan da chang hong mao zai mei ti gou tong hui shang fen xiang le zai A I fa zhan lu xian zhi zheng shang hong mao de guan dian ， bing xiang xi jie shao le qi shang ge yue fa bu de A I fang an ， yi ji zai guo nei de zhong yao fa zhan ce lve yu ju cuo 。 zai A I fa zhan lu xian shang ， hong mao zhu yao de guan dian shi jian chi kai yuan he hun he shen jing wang luo 。
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IT之家8 月14 日消息，红帽RHEL 事件尘埃落定，日前红帽高管Christian Schaller 表示，他们正在招收全职开发者来增强Fedora 和RHEL 的Linux 引导加载程序体验。GRUB 和Linux 引导加载程序通常不会受到太多人关注，更多倾向于“能用就行”，大多数Linux 发行版更愿意隐藏GRUB好了吧！
整理| 屠敏出品| CSDN(ID:CSDNnews)当前，一方面，关于另一方面，红帽这条新规惹得AlmaLinux、Rocky Linux 等RHEL 下游发行版不满之际，后者还是在马不停蹄地寻找出路。这不，短短一周后，CentOS 的创始人Gregory Kurtzer 创立的Rocky Linux 项目最新发文表示，如今已经找到了继还有呢？
”红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康表示，“一直以来，开源技术都是推动创新的强大引擎，而开放混合云则是企业的最优选择。”【红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康】拥抱开源，创新无限既然开源技术是推动创新的强大引擎，那么企业应该如何借助开源实现业务的持续发展？曹衡后面会介绍。
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IT之家5 月8 日消息，红帽(Red Hat)近日在科罗拉多州丹佛市举办了2024 年红帽峰会，宣布推出了Red Hat Enterprise Linux AI(RHEL AI)开发者预览版。红帽官方对其定位为基础模型平台，用于无缝开发、测试和运行同类最佳的开源Granite 生成式人工智能模型，为企业应用提供动力。R等会说。
日前，红帽与甲骨文宣布，双方将扩大合作，为客户在Oracle Cloud Infrastructure(OCI) 上部署应用提供更多选择。通过扩大合作，红帽OpenShift将得到支持与认证，以在OCI上运行。红帽OpenShift是基于Kubernetes的混合云应用平台，用于云原生应用的设计、构建和部署。此次战略合作新增了后面会介绍。
IT之家1 月6 日消息，红帽日前发布公告称，CentOS 7 和RHEL 7 将在2024 年6 月30 日结束支持，开发者和企业应该迁移到其他操作系统。据IT之家了解，CentOS 7 是CentOS 项目发布的开源类服务器操作系统，于2014 年7 月7 日正式发布。2020 年12 月8 日，红帽发布公告称CentOS神经网络。
日前，红帽公司宣布推进该公司全球合作伙伴体验转型，为红帽合作伙伴提供更加简单、选择更多、更加灵活的合作伙伴体验。作为该转型的一部分，红帽正对其合作伙伴参与模式进行现代化改造，推出全新计划框架、引入升级工具，支持简化交叉协作的实现，使合作伙伴能够更轻松地获取关神经网络。
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