希捷公司Nytro M.2 2TB XM1440 NVMe驱动器
希捷公司已经将其Nytro M.2 XM1440闪存卡的容量进行倍增,即由原本的980 GB提升至2 TB。
960 GB MX1440闪存卡发布于去年8月,同时推出的还有XF1440,一款容量为2 TB的2.5英寸NVMe驱动器。二者皆采用eMLC闪存并于2015年8月投放市场。两款产品分别为性能型(分别定名为capacity与960 GB capacity max)与容量优化型(endurance与800 GB capacity max)两款版本,分别针对读取密集型与混合型工作负载进行了优化。两款产品属于服务器加速方案,而非外部存储产品。
而此次发布的全新2 TB M.2是一款高容量的企业级M.2 NVMe SSD,今天即正式推出,且同时针对读取密集型与混合型工作负载做出优化。意味着其不再区分使用寿命与容量两类版本。
其设计运行功耗为7瓦(与上代产品一致),根据我们了解到的情况,其最高可实现每瓦3万IOPS,意味着总IOPS可达27万--我们假定其为随机读取性能。此前的800 GB与960 GB读取密集型XM1440驱动器则可实现24万随机读取IOPS,意味着新一代产品的性能有所改进。
希捷公司目前尚未公布容量提升版本的XF1440。
2 TB Nytro XM1440 M.2 NVMe SSD产品将通过希捷公司的销售渠道合作伙伴进行发布,具体时间为2016年11月。不过目前其具体售价尚未公开。
好文章,需要你的鼓励
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。