第十代英特尔酷睿处理器能够为物联网平台提供坚实的支撑,它具有十核心二十线程,可提供空前的数据吞吐量。此外,该处理器还拥有LGA插槽,具备可扩展性、支持嵌入式的使用条件,并拥有长期可用性。
第十代英特尔酷睿处理器的热设计功耗(TDP)为35W至65W,这意味着零售、工业、医疗、游戏、娱乐等多个对功耗要求较高的行业都可从中获益。此外,该处理器的应用范围十分广泛,包括:
英特尔虚拟化技术使用户可以通过虚拟化CPU、内存和I/O,聚合工作负载并优化资源利用率。其内置的硬件加速器可以提升计算机的视觉性能,推理专用的计算模块能够有效增强AI性能。英特尔媒体SDK、英特尔OpenVINO工具包分发版、推理引擎高密度深度学习(HDDL)插件则能共同为AI工作负载和功能的设计与简化提供支持。
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这项研究介绍了VisCoder,一个经过专门微调的大语言模型,用于生成可执行的Python可视化代码。研究团队创建了包含20万样本的VisCode-200K数据集,结合了可执行代码示例和多轮修正对话。在PandasPlotBench基准测试中,VisCoder显著优于同等规模的开源模型,甚至在某些方面超越了GPT-4o-mini。研究还引入了自我调试评估模式,证明了反馈驱动学习对提高代码可执行性和视觉准确性的重要性。
这项研究提出了"适应再连续学习"(ACL)框架,一种创新的方法解决预训练模型在连续学习中的稳定性-可塑性困境。通过在学习新任务前先对模型进行适应性调整,ACL使模型既能更好地学习新知识(提高可塑性),又能保留已有知识(维持稳定性)。实验证明,该框架能显著提升各种连续学习方法的性能,为解决人工智能系统中的"灾难性遗忘"问题提供了有效途径。
这篇研究首次关注了CLIP模型文本编码器的对抗鲁棒性问题,提出了LEAF方法(Levenshtein高效对抗性微调)来增强文本编码器的稳健性。实验表明,LEAF显著提高了模型在面对文本扰动时的性能,在AG-News数据集上将对抗准确率从44.5%提升至63.3%。当集成到Stable Diffusion等文本到图像生成模型中时,LEAF显著提高了对抗噪声下的生成质量;在多模态检索任务中,它平均提高了10个百分点的召回率。此外,LEAF还增强了模型的可解释性,使文本嵌入的反演更加准确。
BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台,整合了38个基准中的30万个问题,按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差,而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面,让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大,强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化,为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。