至顶网服务器频道 06月01日 新闻消息:根据谷歌公司本周三公布的消息,其Google Cloud正在将英特尔公司提供的Skylake处理器引入Compute Engine。目前新一代处理器已经开始在三大谷歌云平台(简称GCP)服务区中进行交付——具体包括美国西部、欧洲西部以及东亚太服务区,其它服务区与可用区的新处理器升级工作亦在推进当中。
谷歌公司最初于今年2月开始将Skylake处理器引入其Compute Engine,这也使其成为惟一一家使用Skylake处理器的公有云服务供应商。在未来60天之内,谷歌公司将以不收取任何额外费用的方式交付Skylake虚拟机。在此之后,此类虚拟机方案将收取6%到10%的成本溢价,具体取决于实际配置水平。谷歌公司在一篇博文当中解释称,“考虑到新一代Skylake处理器相较于前几代英特尔处理器实现了明显的性能提升,我们将继续借此提供具有领先性价比的云计算平台。”
除此之外,Compute Engine亦迎来了其它一些更新与提升,具体包括提供一套新的最低CPU平台功能,允许客户能够在特定可用区内为虚拟机选择特定CPU平台。在选择之后,Compute Engine将始终为该虚拟机分配对应CPU系列或者更高版本之计算资源。随着Skylake处理器的介入,谷歌云平台各服务区与可用区已经全面配备英特尔旗下的全部现役CPU选项——包括Sandy Bridge、Ivy Bridge、Haswell以及Broadwell等架构类型。
再有,谷歌公司亦开始为Compute Engine提供内存容量扩展,移除vCPU的内存速率限制(此前设置为最高6.5 GB),这意味着每套虚拟机实例最多可以拥有455 GB内存容量。
谷歌公司亦宣布,Broadwell CPU将在全部服务区内正式上线,且最多可在单一虚拟机内支持64个vCPU。
好文章,需要你的鼓励
UniR(Universal Reasoner)是一种创新的推理增强方法,可为冻结的大语言模型提供即插即用的推理能力。由韩国科学技术院研究团队开发,该方法将推理能力分解为独立的轻量级模块,无需改变主模型结构。UniR的核心优势在于高效训练(仅更新小型推理模块)、出色的模型间迁移能力(小模型可指导大模型)以及模块组合能力(多个专用模块可通过logits相加组合使用)。在数学推理和翻译测试中,UniR显著超越现有微调方法,展示了轻量级模块如何有效增强大语言模型的推理能力。
Nebius团队开发了SWE-rebench,一个自动化管道用于从GitHub收集软件工程任务并进行去污染评估。该系统解决了两大挑战:高质量训练数据稀缺和评估基准容易被污染。通过四阶段处理(初步收集、自动安装配置、执行验证和质量评估),SWE-rebench构建了包含超过21,000个Python交互式任务的数据集,并提供持续更新的评估基准。研究发现部分语言模型在传统基准上的表现可能被污染效应夸大,而DeepSeek模型在开源模型中表现最为稳健。
这项研究提出了JQL(发音为"Jackal"),一种通过多语言方法提升大型语言模型预训练数据质量的创新系统。研究团队从拉马尔研究所等机构通过四阶段方法解决了多语言数据筛选的难题:先由人类评估内容教育价值创建基准数据,然后评估大型语言模型作为"评判者"的能力,接着将这些能力提炼到轻量级评估器中,最后应用于大规模数据筛选。实验表明,JQL在35种语言上显著优于现有方法,甚至能泛化到未见过的语言如阿拉伯语和中文,为多语言AI发展提供了高效可靠的数据筛选方案。
浙江大学和西湖大学研究团队开发的Styl3R实现了艺术风格化3D重建的重大突破,能在不到一秒内从少量未标定照片和任意风格图像创建具有多视角一致性的3D艺术场景。通过创新的双分支网络架构将结构建模与外观着色分离,系统不仅保持了原始场景结构,还准确捕捉了参考风格特征。与现有方法相比,Styl3R在处理速度和视觉质量上均显著领先,为创意内容制作开辟了全新可能。