北京時間解決方案,這套解決方案實現(xiàn)了超大規(guī)模的資源存儲,有著更穩(wěn)定的表現(xiàn),支持分布式和集中式數(shù)據(jù)管理,滿足客戶對于不同業(yè)務(wù)的云架構(gòu)需求。
聯(lián)想集團歷史包袱的新興企業(yè)更容易實現(xiàn)轉(zhuǎn)型,而大多數(shù)行業(yè)客戶,他們的運轉(zhuǎn)型會遇到建設(shè)以及維護的挑戰(zhàn)。
對于CIO來說如何構(gòu)建極致可靠的數(shù)據(jù)中心來保證穩(wěn)定,如何持續(xù)提升數(shù)據(jù)中心密度,如何降低數(shù)據(jù)中心的運營成本,如何實現(xiàn)快速部署都是他們需要著重考量的。
而聯(lián)想又是云計算的先行者,從發(fā)布系列服務(wù)器、與微軟簽署戰(zhàn)略合作共同推進混合云服務(wù)??梢哉f聯(lián)想通過自身實踐和積累,已經(jīng)具備了全方位能力。為了有效滿足企業(yè)對綠色高效的資源整合能力、安全可靠的數(shù)據(jù)存儲能力,以及靈活穩(wěn)定的應(yīng)用遷移能力的迫切需求,聯(lián)想推出了ThinkCloud解決方案,來幫助中國企業(yè)完成云轉(zhuǎn)型,實施云戰(zhàn)略。
ThinkCloud能兼顧安全可靠和靈活簡便的優(yōu)勢,實現(xiàn)高可用和硬件故障即時切換,保證業(yè)務(wù)連續(xù)性。同時虛擬化技術(shù)還能夠提高硬件計算資源利用率,能夠節(jié)省電力并減少機柜空間。而在線遷移應(yīng)用能夠保障業(yè)務(wù)持續(xù)運行,無需二次部署。此外企業(yè)能夠基于標(biāo)準(zhǔn)化ThinkCloud Rack快速部署企業(yè)云,并可基于自身需求靈活拓展混合云資源,從而獲得高度定制化的混合云方案。
通過傳輸?shù)钠款i,保證數(shù)據(jù)傳輸效率的提高,從而提高IO性能。ThinkCloud在安全方面的技術(shù)尤為出眾。除預(yù)配置眾多安全資源外,ThinkCloud還在虛擬化管理平臺中內(nèi)置狀態(tài)防火墻,為每一個虛擬路由器端口提供了分布式防火墻檢測。
ThinkCloud在安全方面的技術(shù)尤為出眾。除預(yù)配置眾多安全資源外,ThinkCloud還在虛擬化管理平臺中內(nèi)置狀態(tài)防火墻,為每一個虛擬路由器端口提供了分布式防火墻檢測。
ThinkCloud提供了可視化智能云平臺監(jiān)控管理,不論是網(wǎng)絡(luò)管理,還是針對性監(jiān)控,都能一目了然、操作自如。
現(xiàn)今聯(lián)想已經(jīng)于眾多合作伙伴一起利用ThinkCloud解決方案,攜手助力中國客戶助力構(gòu)建云平臺,目前已幫助醫(yī)療、金融、石油等多行業(yè)用戶完成他們的騰云之路。
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新加坡國立大學(xué)研究團隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,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。
同濟大學(xué)團隊開發(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)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時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等頂尖機構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。