

当前,在国家政策和市场需求的双重作用下,一场席卷千行百业的数字化浪潮,折射出整个社会的数字化进程。众多行业企业利用云、数、智技术实现数字化转型,推动效率提升与业务创新。数字化底座是数字化转型的基础,更高效、更灵活、更开放的平台和产品组合是数字化底座的基石。英特尔作为数字化基础设施领导厂商,通过第三代英特尔®至强®可扩展处理器为代表的新一代计算平台,及一系列针对数据中心、5G网络和智能边缘基础架构全新打造的软硬件产品组合,助力企业应对挑战、加速云数智变革。
为更好地帮助用户了解数字化创新技术和智能化解决方案,英特尔携手OEM合作伙伴联想、新华三、中兴通讯、HPE,科技媒体至顶网和36氪推出“智者新时代”2.0 项目,邀请权威专家、行业用户和技术大咖,进行深度内容共建,解读基于第三代英特尔®至强®可扩展平台的创新架构如何更好支持现代化基础设施;帮助用户简化并加速数据中心基础设施的部署和实施;应对云、人工智能、大数据、高性能计算、5G、智能边缘等多种工作负载;集合数字化、智能化场景开发最佳实践成果;解决企业数字化转型中的实际问题,最终为加速数字经济发展,服务实体经济升级。
依托第三代英特尔®至强®可扩展平台和丰富的软硬件创新产品组合,英特尔及OEM致力于成为客户业务创新、数字化转型路上最可信赖的伙伴。项目将于2021年8月16日上线,重磅内容持续更新,期待您的关注。
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GeoVerse融合几何潜在扩散模型与Wan2.2视频生成先验,并引入全局空间记忆机制,实现了跨视角一致、生成质量高且推理速度快的新视角合成,在多个数据集上大幅超越现有方法GLD。
本文解读TT-VidT,一种通过分离外观锚点与动作令牌、结合Diff Compression训练目标的视频自监督方法。在24种架构目标组合的受控实验中,仅TT3D与Diff Compression搭配才能进入强动作敏感区,且计算量比同类方法降低近一半。
Q&A Q1:Imprint Reader是什么? A:Imprint Reader是上海人工智能实验室团队开发的模型,通过SMaRT训练方法学会读取另一个模型冻结的权重更新,把参数层面的变化翻译成自然语言描述,判断这次更新到底注入了什么知识或诱导了什么行为习惯。 Q2:MetaEdit能做什么? A:MetaEdit能把Reader对目标行为的梯度信号迁移到原始模型上,不需要任何目标任务的训练数据,只用一句行为描述就能定向调整模型参数,已经在安全性拒绝率调节、数学推理风格转变和工具调用能力提升上验证过效果。 Q3:Imprint Reader读权重更新的准确率高吗? A:目前还不高,知识类目标的Pass@100只有2%,行为类目标是16%,说明自由生成描述的可靠性有限,但相比原始模型完全答不出来的0%基线,已经证明了权重更新的自然语言读取是可行的。
统一多模态模型能看也能画,理论上该会自我修正。本论文提出UMM-Reflection,用整条轨迹的强化学习联合训练诊断和修图能力,GenEval提升12分,且迁移到多个未训练基准,揭示RL提升的是选择可靠性而非新能力。