上集提要:自從上次與美女設(shè)計(jì)師探討過后,我還是忘記了腦中的那個(gè)靈感,依稀只是記得移動(dòng)工作站是多么的便捷,就算外出見客戶也能實(shí)時(shí)進(jìn)行展現(xiàn)。
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現(xiàn)今即便是移動(dòng)工作站也無法做到像平板電腦一般輕盈,而專業(yè)人士越來越喜歡通過遠(yuǎn)程協(xié)作這種方式來進(jìn)行高效率辦公,而借助云工作站解決方案便可讓用戶通過筆記本、平板等終端設(shè)備使用工作站級(jí)別的應(yīng)用。
雖然終端用戶能夠通過Microsoft RDP和Citrix HDX 3D Pro等遠(yuǎn)程協(xié)議連接到工作站,但中間還有一個(gè)直通的方式,而在以往問題往往出現(xiàn)在中間部分的傳輸,由于渲染速度過慢、3D圖形無法同步、丟幀現(xiàn)象頻頻,對(duì)公司的效率產(chǎn)生了很大的影響,更無法拿出去給客戶進(jìn)行展示。
HP RGS為工作站用戶提供了一種異于傳統(tǒng)的方式來完成工作,它可以讓身處各地的動(dòng)畫師、設(shè)計(jì)師和工程師通過高效能工作站的連接實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域的高效工作和協(xié)作。同時(shí)支持平板等觸控設(shè)備。通過多種手勢(shì)動(dòng)作精確地模擬鼠標(biāo)動(dòng)作,并將整個(gè)屏幕作為觸控板,極大的提升了效率。
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新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡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視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(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)無法有效利用視覺信息,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),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(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。