ZD至顶网服务器频道 11月23日 编译:据2015年超级计算大会(SC15)消息:美国的气象预报人员将采用图形处理器,希望能够更好地预测灾难性风暴的轨迹。
据NVIDIA芯片公司副总裁和加速运算CUDA发明者Ian Buck介绍,美国政府NOAA( 国家海洋大气管理局)部门将建造一台装有760 Nvidia帕斯卡尔图形处理器的新计算机系统。那么机器什么时候上线呢?只能给个提示,帕斯卡尔要到2016年才能面世。
时下的天气预测模型是编程后送到通用处理器上运行。Buck告诉记者,如果将这些工作负载进行移植并送到并行处理数字运算GPU芯片上运行的话,可以将模型的水平分辨率提高到3公里。
就是说, GPU加速模型将将以3公里间隔的网格覆盖点全球。NOAA的北美中尺度预报系统具有12公里的分辨率,它的全球预报系统(GFS)具有28公里的分辨率。
更高的分辨率意味着气象学家可以更准确地预测诸如暴风雨在经过海上和陆地时的变化,因此可以更准确地预测其去处以及什么人面临危险。
早在2012年10月,NOAA搞错了飓风桑迪的路径,NOAA的GFS模型算出桑迪会掉头远离美国,而欧洲中期天气预报中心(ECMWF)却算对了,它算出美国将遭受桑迪的正面冲击。超级风暴桑迪横扫加勒比海、百慕大和美国东海岸,夺走233人的性命,导致750亿美元的损失。
模型行为……ECMWF(标注3和红色)系统正确地预测了飓风桑迪的路径,美国的GFS(标注4和黄色)却严重出错
欧洲气象学人员在桑迪于10月23日形成后即正确地绘制出其路线,但NOAA的专家们却错得离谱。到10月26日,风雨席卷大小城镇,美国准备应对一场超大风暴。一天后的27日,NOAA放弃自己的模型,同意欧洲人是正确的。两天后的29日,飓风掉头向左,在美国登陆,正好和ECMWF预测的一样。
受到此次尴尬的刺激,NOAA着手改善自己的模型,以便更好地预测风暴的路径及其他天气模式;NVIDIA升级似乎是其中的一部分,NOAA预计将于今天在美国得克萨斯州奥斯汀召开的2015年超级计算大会上宣布其建立基于GPU天气机器的计划。
好文章,需要你的鼓励
韩国科学技术院研究团队提出"分叉-合并解码"方法,无需额外训练即可改善音视频大语言模型的多模态理解能力。通过先独立处理音频和视频(分叉阶段),再融合结果(合并阶段),该方法有效缓解了模型过度依赖单一模态的问题,在AVQA、MUSIC-AVQA和AVHBench三个基准测试中均取得显著性能提升,特别是在需要平衡音视频理解的任务上表现突出。
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。