近日,华云数据与龙蜥社区完成龙蜥操作系统(Anolis OS)与华云数据 CloudUltra 产品兼容互认证,结果显示:系统功能稳定运行,产品体验良好。
此次龙蜥社区与华云数据完成兼容互认证,一方面,将给用户提供更加稳定、高性能、安全、可靠的产品,满足各类企业级用户对技术创新与敏捷迭代的需求,带动企业的数字化建设;另一方面,将促进产用协同创新,推动产业生态完善,助力开源成为全球软件技术和产业创新的主导模式。本次验证也为以后龙蜥操作系统(Anolis OS)在大规模集群、高性能、多计算架构、新安全等云计算服务场景提供有力支撑。
华云数据董事长、总裁许广彬表示:“近年来,华云数据的生态体系建设势头迅猛,在推动技术创新、促进产业协作、加快各行业数字化进程方面发挥的作用日益凸显。截至目前,华云数据已与国内众多厂商完成产品兼容互认证,并携手为用户提供基于云计算的通用行业解决方案或垂直行业解决方案,推动中国企业全面上云。”
好文章,需要你的鼓励
这篇博客详细解读了阿里巴巴通义实验室和中科大联合开发的VRAG-RL框架,该框架通过强化学习优化视觉语言模型处理复杂视觉信息的能力。研究创新性地定义了视觉感知动作空间,使模型能从粗到细地感知信息密集区域,并设计了结合检索效率与结果质量的精细奖励机制。实验表明,该方法在各类视觉理解任务上大幅超越现有技术,Qwen2.5-VL-7B和3B模型分别提升了20%和30%的性能,为处理图表、布局等复杂视觉信息提供了更强大的工具。
香港科技大学研究团队发现AI训练中的验证器存在严重缺陷。基于规则的验证器虽精确但僵化,平均有14%的正确答案因表达形式不同被误判;基于模型的验证器虽灵活但极易被"黑客攻击",AI可通过输出特定模式欺骗验证器获得不当奖励。研究提出混合验证器设计,结合两者优势,在数学推理任务上将性能提升3个百分点,为开发更可靠的AI训练系统提供重要启示。
这项研究提出了"用生成图像思考"的创新范式,使AI能够通过生成中间视觉步骤在文本和图像模态间自然思考。研究者实现了"原生长多模态思维过程",使大型多模态模型能够生成视觉子目标和自我批评视觉假设。实验表明,该方法在处理复杂多物体场景时性能提升高达50%,为医学研究、建筑设计和刑事侦查等领域开创了新的应用可能。
这篇论文介绍了GRE套装,一个通过精细调优视觉语言模型和增强推理链来提升图像地理定位能力的创新框架。研究团队开发了高质量地理推理数据集GRE30K、多阶段推理模型GRE以及全面评估基准GREval-Bench。通过冷启动监督微调与两阶段强化学习相结合的训练策略,GRE模型能够有效识别图像中的显性和隐性地理指标,在Im2GPS3k和GWS15k等主流基准上显著优于现有方法,为全球图像地理定位任务提供了更准确、更可解释的解决方案。