2014年9月1日,上海:富士通Eternus DX600 S3在最近的存储性能委员会SPC Benchmark-1基准测试中打破过往所有其他同类产品的记录。此测试分别评估了IOPS、$/IOPS和响应时间,其性能在所有双控制器中端存储系统中均达到了最高水平。
这一优异的测试结果证明ETERNUS DX600 S3无疑是数据密集型应用的理想系统,如要求严苛的数据库系统、实时分析和大数据环境、具有大量用户的在线事务场景以及所有类型的互联网应用。IOPS性能会直接影响存储系统上可以托管的虚拟机数量,从而使ETERNUS DX能够不断提高VM密度并成为虚拟机或Microsoft Hyper-V应用的理想存储整合平台。此外,领先的IOPS性能和亚毫秒级的响应时间将为可以预计指数数据增长的区域提供较大的净空间,进而延长系统的使用寿命并降低迁移成本。
基准还表明,混合系统能够有效运行大量SSD,而不会产生内部瓶颈,从而尽量减少延时。满负载情况下的响应时间仅为0.61毫秒,因此可以覆盖大部分高性能数据应用领域,从而减少很多客户对极其昂贵的专用全闪阵列的投资。
这是富士通ETERNUS DX200 S3在2013年12月获得入门级系统领先地位之后,其统一的ETERNUS DX系统获得的第二个基准记录。两个系统均实现了在SPC-1条件下有史以来测得的空前绝佳的响应时间。
好文章,需要你的鼓励
这项由加州大学圣地亚哥分校和微软研究院合作开发的REAL框架,通过程序分析反馈训练大型语言模型生成高质量代码。与传统方法不同,REAL采用强化学习将代码安全性和可维护性作为奖励信号,不依赖人工标注或特定规则。研究在多个数据集上的实验表明,REAL在保证功能正确性的同时显著提高了代码质量,有效解决了"即兴编程"中的安全漏洞和维护性问题,为AI辅助编程提供了新的范式。
加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架,让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式,包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例,确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中,仅使用自生成训练数据,Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多,证明AI可以通过自我挑战实现有效学习,减少对人类标注的依赖。
南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI,一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程,解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息,并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集,包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示,PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%,LPIPS减少38%,显著超越现有方法。
这项研究提出了LongGuide算法,解决了大型语言模型在长文本生成任务中的局限性。研究团队发现,仅依靠上下文学习无法使模型充分掌握文本的语言和格式特性。LongGuide通过自动生成两种指导原则:度量指导原则和输出约束指导原则,显著提升了模型性能。在七种长文本生成任务中,该方法使开源和闭源模型的ROUGE-L评分平均提高约6%。LongGuide具有通用性强、易于学习、成本效益高等优点,为提升AI长文本生成能力提供了新方向。