OpenPOWER生态圈:第一层(I/O / Storage / Acceleration)
IBM:国际商业机器公司,简称IBM(International Business Machines Corporation),是全球最大的信息技术和业务解决方案公司,拥有全球雇员 30多万人,业务遍及160多个国家和地区。
产品或解决方案:强大的技术支持、全生命周期的一站式服务。
小说中常说到:以力破巧
放在现实,仍是如此
比如,
现在OpenPOWER基金会会员和客户已经认识到
POWER架构的强大技术优势
对,一个强大的联盟+强大的技术支持+强大的成员
等于超强
▼
众所周知
客户开发完整的系统包括:
所有的电路板卡
(包括主板,内存子卡,I/O子卡)
BMC管理子系统和BMC代码
(当前BMC源码由AMI公司提供)
系统结构,散热,电源设计的完整方案
对IBM开源的固件代码(OCC/Hostboot)
进行必要的修改
对OS引导代码与虚拟机代码(开源的OPAL/KVM)
进行必要修改
系统的RAS特性设计
所有必要的测试
▼
而OpenPOWER基金会其中的一个会员
IBM
能提供
在IBM OpenPOWER Connect网站上的参考资料
本地应用工程师提供技术支持和咨询
系统设计的咨询
(涵盖以上客户开发完整系统需要的各个部分)
系统调试器与验证工具
系统测试工具
信号完整性分析脚本程序
开机现场技术支持
甚至在特定情况下提供
后续系统和代码调试支持
结构分析,散热分析,信号完整性分析
系统RAS功能设计技术支持和咨询
从可行性分析与概念设计到原型机设计流程
再到最后项目实施
IBM技术支持一手包办
所以
我、们、很、强。
你,值得拥有!
好文章,需要你的鼓励
这项来自苹果公司的研究揭示了视频大语言模型评测的两大关键问题:许多测试问题不看视频就能回答正确,且打乱视频帧顺序后模型表现几乎不变。研究提出VBenchComp框架,将视频问题分为四类:语言模型可回答型、语义型、时序型和其他类型,发现在主流评测中高达70%的问题实际上未测试真正的视频理解能力。通过重新评估现有模型,研究团队证明单一总分可能掩盖关键能力差距,并提出了更高效的评测方法,为未来视频AI评测提供了新方向。
这篇来自KAIST AI研究团队的论文提出了"差分信息分布"(DID)这一创新概念,为理解直接偏好优化(DPO)提供全新视角。研究证明,当偏好数据编码了从参考策略到目标策略所需的差分信息时,DPO中的对数比率奖励形式是唯一最优的。通过分析DID熵,研究解释了对数似然位移现象,并发现高熵DID有利于通用指令跟随,而低熵DID适合知识密集型问答。这一框架统一了对DPO目标、偏好数据结构和策略行为的理解,为语言模型对齐提供理论支持。
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