全球领先的数据存储和管理解决方案提供商希捷科技公司(NASDAQ:STX)今日亮相开放计算中国社区技术峰会(第二届OCP China Day) ,与微软、浪潮、Facebook、百度、阿里、腾讯等OCP社区领袖企业和数百位参会嘉宾一道,共同探讨在5G、云和AI的应用需求爆发增长下,如何构建下一代数据中心技术生态。
在本次专场活动中,希捷带来“数据新视界”的演讲,分享了从边缘到云,数据增长、蔓延、数据动态变化的趋势,以及数据价值挖掘所面临的机遇与挑战。《数据新视界》报告预测,未来两年企业数据将以每年42.2%的速度增长,增长因素包括数据分析需求、物联网设备的逐渐普及以及云迁移活动等。
面对海量数据的爆发与数据管理的挑战,希捷不断突破技术边界,通过产品技术创新,并协同合作伙伴,共同激活数据价值。凭借全线企业级舰队,包括希捷银河(Exos)企业级机械硬盘、希捷雷霆(Nytro)固态硬盘、希捷数据存储系统,以及最新发布的CORTX对象存储软件与对象存储开源社区,希捷为数据存储构建稳健的基础设施,为开放计算助力。与此同时,希捷通过热辅助磁记录(HAMR)打破容量束缚,以经济高效的方式实现扩容。而借助独有的双磁臂技术,希捷将硬盘性能提高一倍,并实现硬盘利用率最大化。
“一面是数据量的极速膨胀,一面是对数据存储、分析及应用的空前需求,我们努力架起一座技术桥梁,帮助业界去驾驭海量数据的爆发,并将海量数据转化为真正的业务价值。” 希捷科技全球副总裁暨中国区总裁孙丹表示,“未来,数据会成为数字经济发展中更为重要的生产资料,我们会继续携手OCP社区以及业界合作伙伴,建立一个共享协作的数据生态圈,加速数据价值的挖掘。”
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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。