不少从事影视特效制作、建筑模型设计、汽车设计以及AI机器学习领域的专业人士常常要与工作站打交道。如果你是相关行业从业人员,相信对戴尔Precision工作一定不陌生了,很多电影制作公司和汽车厂商等专业领域的幕后推手正是它。戴尔Precision工作站以高性能处理器、专业级显卡、强大的内存、广泛的ISV认证,和强大的稳定性让用户在处理严苛的专业设计或计算应用时,依旧能流畅运行,也由此获得市场上的广泛认可,全球出货量连续多年排名第一。
在不断追求速度更快、新技术不断发展的今天,所有设备都更加智能化,而一台智能工作站需要具备的基本素质是什么?Dell Optimizer for Precision给出了答案: 这是一款与Precision配套的、基于人工智能的性能优化神器,可对27款ISV软件进行调优,让工作站硬件性能更好地适配各项应用的运行。易于操作,可提速工作并简化IT管理,让同样配置的戴尔工作站运行更快。用户可根据使用习惯进行个性化配置,让工作流程更顺畅,性能提升高达394%。而对于IT管理者,这款软件可以实现批量设备管理、全面监控工作站的使用情况并生成报告、简化系统维护流程。
这款强大的软件一直面向所有戴尔Precision工作站用户免费开放。近日起,而原先需付费175美金的Premium版本,竟可从基础版“免费”升级了——内置人工智能特性,让你的工作站更加智能、顺畅!
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这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。