作为我国国民经济、社会发展的重要力量, 中小企业在发展经济、解决就业、改善民生、创新科技等方面发挥着重要作用。尤其是在当前“互联网+”和“大众创业,万众创新”的时代背景下,中小企业也加快了转型升级的步伐,力图通过更加适应自身业务需求的IT部署,来实现降低IT运营成本,增加业务收入。在IT采购过程中,由于预算受限,中小企业更需要根据自身的业务需求来设置IT环境,通过IT部署能帮助提高ROI,避免意外停机故障以降低业务损失。而联想System x3250 M6机架式服务器作为一款入门级产品,因其出众的性能及高性价比充分满足了企业的诸多需求,获得了众多中小企业的青睐与肯定。
紧凑型设计兼顾企业级特性
单路服务器Lenovo System x3250 M6在紧凑型1U外形中结合了企业级管理、高可用性和安全性特性,冗余/热插拔硬盘、风扇和电源可延长无故障运行时间,集成业界独有的Lenovo Trusted Platform Assurance,包括内置可信平台模块和安全挡板(可选),为企业的硬件和固件提供保护。同时,System x3250 M6还提供简单易用的资源管理工具Lenovo XClarity,拥有自动发现、实时监控、系统配置、固件更新、故障检测、预警处理等功能。Lenovo XClarity能利用模板批量配置系统,与手工操作相比,系统配置时间最高可缩短95%,快捷简便。该工具还可让IT人员在任何地方通过 Android 和 iOS 设备进行管理,基于HTML 5的简化用户界面,具备灵活简单的特性。此外,通过与 REST API 进行集成,IT人员可以从外部 IT 应用程序控制系统,自动完成端到端协同和服务管理任务,互操作性强。
优异性能提升业务表现
Lenovo System x3250 M6采用英特尔® 至强® E3-1200 v5 处理器系列 , 性能比上一代提升30%。该服务器最高可配备64GB 2133MHz TruDDR4 UDIMM 内存,能处理基础架构和零售网点等工作负载;TruDDR4内存采用一级 DRAM 提供商的最高品质组件,可靠性及性能均高于行业标准。此外,Lenovo System x3250 M6还集成了两个1Gb 端口,并且最多支持两个可选的10Gb 端口,可处理最繁重的网络通信;最多支持四个3.5 英寸硬盘或八个2.5 英寸硬盘/ 固态硬盘(SSD)(易插拔或热插拔),可以让用户获得灵活的存储和多达24TB 的存储容量,较上一代产品提高100%。
高性价比帮助改善经营环境
除了合理的价格之外,Lenovo System x3250 M6还通过各种方式帮助企业降低IT成本。使用单个300W 固定电源或两个热插拔/ 冗余460W 电源(均通过了80 PLUS 金牌认证)的机型最高可实现92%的能效,帮助企业节省电费开支;低压Xeon® 处理器的功耗低至25W,TruDDR4 DIMM 的电压仅为1.2V( 比1.35V DDR3L DIMM 低35%)。
Lenovo System x3250 M6依靠其性能优势,帮助中小企业保持业务不间断运行,IT维护简化使得IT人员的压力降低,同时降低运营成本。覆盖各个范围的处理器和操作系统选件,能帮助企业轻松拓展业务,支持企业未来的长足发展。对于在高速成长的中小企业来说,在控制成本的硬性要求下,一款性能出众、稳定安全、扩展便捷的服务器产品是其追求业务发展的重要支撑。而联想作为x86 系统的优质供应商,一直以来力求为企业提供优质及定制化的IT解决方案,坚持以客户为中心,致力于成为客户最值得信赖的合作伙伴,助力各行业中小企业在数字化转型浪潮中创造斐然佳绩。
好文章,需要你的鼓励
亚利桑那州立大学的研究团队开发了RefEdit,这是一种新型图像编辑AI系统,能够准确理解和处理指代表达(如"中间那个人"、"右边的猫")。通过创建RefEdit-Bench基准测试,研究者们证明现有模型在多物体场景中表现不佳。他们设计了一种创新的数据生成流程,仅用2万样本就训练出的RefEdit模型超越了使用数百万样本训练的大型模型。这一突破使AI图像编辑在复杂场景中更加精确和实用。
这项研究提出了Critique-GRPO,一种创新的在线强化学习框架,将自然语言批评与数字反馈相结合,克服了传统仅用数字反馈的三大局限:性能瓶颈、自我反思效果有限和顽固性失败。实验表明,该方法使大语言模型能够从错误中学习并改进,在八项数学和通用推理任务中,将Qwen2.5-7B和Qwen3-8B模型的平均通过率分别提高了约4.5%和5%,超越了包括那些引入专家示范的方法。研究还揭示,高熵探索和长回答并不总是最有效的学习方式,质量更重要。这一方法为大语言模型的自我提升能力开辟了新路径。
这篇研究介绍了"量化LLM评价者",一个创新框架,能使大型语言模型(LLM)在评估其他AI输出时更接近人类判断。由麻省理工和Adobe联合研发的这一方法,将评估过程分为两个阶段:先让LLM生成文本评价,再用轻量级机器学习模型将这些评价转化为更准确的数值评分。研究提出了四种评价者模型,适用于不同评估场景,实验表明它们不仅能显著提高评分准确性,还比传统微调方法更节省计算资源。这一框架特别适合人类反馈有限的场景,为AI评估领域开辟了高效且可解释的新路径。
这项研究由IDEA、华南理工大学和北京大学联合开发的Rex-Thinker系统,通过模仿人类的链式思考方式来解决物体指代问题。与传统直接输出边界框的方法不同,它采用规划-行动-总结的三步骤推理,使AI能像人类一样逐步分析图像中的候选物体,并在找不到匹配物体时拒绝作答。通过构建90,824样本的HumanRef-CoT数据集和两阶段训练方法,系统在精度、可解释性和泛化能力上均取得了显著进步。