ZD至顶网CIO与应用频道 03月29日 北京消息: 华为在德国举办的CeBIT 2017(汉诺威消费电子、通信及信息技术博览会)正式宣布与专业数据中心基础设施提供商Colt Data Centre Services(以下简称:“ Colt DCS”)签署合作伙伴协议。Colt DCS将与华为紧密合作为超大规模数据中心提供解决方案,更好地满足数据中心建设的发展需求,该合作将重点关注数据中心在云时代下日益增长的行业需求,成本效益和以客户为导向的数据中心基础设施服务。
图片说明:华为与英国Colt DCS签署合作协议
作为业界领先的托管服务提供商,Colt DCS数据中心服务在数据中心的设计和运营领域具有丰富的经验,专注于降低运营商的运营成本,同时确保最高水平的连接性和安全性。华为的数据中心解决方具有高性价比,灵活部署,多样化,为各种客户提供量身定制的解决方案。本次签约,Colt DCS与华为达成紧密合作关系,共同设计更好的解决方案,以应对云时代下的挑战。
华为西欧地区部企业业务部总裁何利扬在签约仪式上表示:“ICT作为数字经济的核心正在各个方面方面重塑传统行业。在企业的数字化转型中,数据中心扮演着越来越重要的角色,全球数据中心市场稳步增长。华为网络能源致力于为客户提供有竞争力的数据中心基础设施解决方案。”
Colt DCS CEODetlef Spang说:“在业务采用云计算这样不断变化的环境下,客户正在寻求企业云计算不断变化的环境中的灵活性。 他强调,传统数据中心在应对迅速变化的行业趋势上面临着挑战,只有充分利用最新技术,数据中心提供商才能继续蓬勃发展。华为与Colt DCS数据中心服务的合作旨在将两家公司丰富的经验,技术和资源相结合,共同促进云时代的发展,并继续对数据中心基础设施的革新做出贡献。”
好文章,需要你的鼓励
这项研究介绍了VisCoder,一个经过专门微调的大语言模型,用于生成可执行的Python可视化代码。研究团队创建了包含20万样本的VisCode-200K数据集,结合了可执行代码示例和多轮修正对话。在PandasPlotBench基准测试中,VisCoder显著优于同等规模的开源模型,甚至在某些方面超越了GPT-4o-mini。研究还引入了自我调试评估模式,证明了反馈驱动学习对提高代码可执行性和视觉准确性的重要性。
这项研究提出了"适应再连续学习"(ACL)框架,一种创新的方法解决预训练模型在连续学习中的稳定性-可塑性困境。通过在学习新任务前先对模型进行适应性调整,ACL使模型既能更好地学习新知识(提高可塑性),又能保留已有知识(维持稳定性)。实验证明,该框架能显著提升各种连续学习方法的性能,为解决人工智能系统中的"灾难性遗忘"问题提供了有效途径。
这篇研究首次关注了CLIP模型文本编码器的对抗鲁棒性问题,提出了LEAF方法(Levenshtein高效对抗性微调)来增强文本编码器的稳健性。实验表明,LEAF显著提高了模型在面对文本扰动时的性能,在AG-News数据集上将对抗准确率从44.5%提升至63.3%。当集成到Stable Diffusion等文本到图像生成模型中时,LEAF显著提高了对抗噪声下的生成质量;在多模态检索任务中,它平均提高了10个百分点的召回率。此外,LEAF还增强了模型的可解释性,使文本嵌入的反演更加准确。
BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台,整合了38个基准中的30万个问题,按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差,而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面,让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大,强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化,为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。