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(tuán)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(hù)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(jìn)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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浙江大學(xué)團(tuán)隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓(xùn)練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個AI模型。實驗結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個空間智能測試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。