在8月12日溫哥華舉辦的SIGGRAPH 2014大會(huì)上,聯(lián)想正式推出了全新一代ThinkStation P系列工作站家族新品,其中包括P500、P700和P900三款圖形工作站。該系列新品將為制造業(yè)、媒體和工程建設(shè)、數(shù)字娛樂(lè)、醫(yī)療和科學(xué)、石油天然氣、金融等各行業(yè)專家提供穩(wěn)定可靠、量身定制的工作站產(chǎn)品和技術(shù)。據(jù)悉,ThinkStation P系列工作站家族的三款新品,預(yù)計(jì)在10月份正式登陸中國(guó)市場(chǎng)。
聯(lián)想副總裁兼工作站事業(yè)部總經(jīng)理Victor Rios表示:“通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的研發(fā)測(cè)試盒大量用戶調(diào)查,我們堅(jiān)信P系列工作站新品,是迄今為止設(shè)計(jì)最卓越的工作站,他將為用戶提供前所未有的終極性能、卓越可靠性以及無(wú)以倫比的使用體驗(yàn)。”從其話語(yǔ)中不難看出聯(lián)想公司對(duì)ThinkStation P系列的新品充滿信心。
作為這個(gè)系列的先行軍,早在5月份發(fā)布的聯(lián)想ThinkStation P300工作站擁有全新人性化簡(jiǎn)潔的設(shè)計(jì),塔式和小機(jī)箱兩款機(jī)型的選擇,可滿足不同用戶的使用需求。采用英特爾最新Haswell處理器平臺(tái),搭載全新英特爾至強(qiáng)處理器及第四代智能英特爾酷睿處理器;全新NVIDIA Quadro、NVS及AMD專業(yè)顯卡;DDR3 1600MHz ECC內(nèi)存。這樣的配置完全可以用更低能耗實(shí)現(xiàn)更大功率輸出和更高效率,同時(shí)全面提升3D性能, 輕松完成專業(yè)而繁復(fù)的圖形處理任務(wù)。大大提升數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性與系統(tǒng)可靠性,即使面對(duì)龐大系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)亦應(yīng)對(duì)有余。支持聯(lián)想教育應(yīng)用解決方案,可最大化利用教育資源,提升教學(xué)效率。PC一般的價(jià)位,是企業(yè)在合理預(yù)算內(nèi)的最佳工作站選擇。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。