一、活动背景
为进一步发挥国家绿色数据中心建设经验示范引领作用,加快先进节能降碳技术推广应用,助力碳达峰碳中和目标,中国电子学会联合中国电子技术标准化研究院等相关单位6月5~6日在安徽省合肥市组织召开“节能服务进企业”暨绿色数据中心对接推广活动。本次活动以“绿算赋能,智汇未来”为主题,将协助各级政府主管部门及数据中心行业了解最新科技进步情况,分享绿色发展经验,推动产业创新,促进交流及精准合作,扩大有效需求,助力国家相关政策落实。
二、活动内容
本次活动设置开幕式、专题活动、国家绿色数据中心成果和技术展示,以及典型国家绿色数据中心调研等多场活动,内容丰富,形式多样。工业和信息化部等六部门相关司局将出席活动。本次活动将发布2023年度国家绿色数据中心名单和《国家工业和信息化领域节能降碳技术装备推荐目录(2024年)》信息化领域节能降碳技术入围名单。同时,活动还将邀请知名院士专家、各级地方主管部门、骨干企业、研究机构等代表共襄盛会,对接交流,为推进新型工业化,加快建设制造强国、网络强国、数字中国提供有力支撑。专题活动将围绕智算绿色发展、数据中心绿色化改造、液冷技术高质量发展等主题进行深入交流讨论,为推进数据中心行业绿色发展贡献智慧和力量。
活动期间将组织参会代表调研国网安徽省电力有限公司数据中心和中国电信安徽智算中心,实地了解国家绿色数据中心的建设和运行经验,感受绿色发展成效。
目前各项筹备工作正有序推进中,竭诚欢迎社会各界人士热情参与,一起携手共同推动数据中心绿色发展,为我国数字经济高质量发展提供更加坚实的支撑。让我们共同期待“节能服务进企业”暨绿色数据中心对接推广活动这场数据中心行业盛会的召开。
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这项由清华大学与NVIDIA合作的研究提出了"负例感知微调"(NFT)算法,挑战了"自我提升仅适用于强化学习"的传统观念。通过构建隐式负面策略处理错误答案,NFT在数学推理任务上匹配甚至超越了顶尖强化学习算法的表现。研究不仅证明了监督学习与强化学习在特定条件下的等价性,还展示了如何利用负面反馈显著提升大语言模型的数学能力,为AI训练方法论开辟了新视角。
这项研究提出了一种名为混合推理策略优化(HRPO)的新方法,通过强化学习使大型语言模型能够结合离散标记和连续隐藏表示进行推理。HRPO设计了创新的门控机制,初始时以标记嵌入为主,逐渐增加隐藏状态的比例,并通过强化学习优化这一混合策略。实验表明,HRPO在知识和推理任务上显著优于现有方法,甚至使小型模型达到大型模型的性能,同时展现出跨语言推理等有趣特性。
这项研究介绍了REARANK,一种基于大语言模型的创新列表式推理重排序助手。通过强化学习技术,该模型在排序前先进行明确推理,显著提升了排序性能和可解释性。仅使用179个标注样本训练的REARANK-7B在多个信息检索基准测试中表现卓越,甚至在推理密集型任务上超越了GPT-4。研究证明了结合推理能力与高效排序策略的重要性,为构建更智能的信息检索系统提供了新思路。
"当我看到梵高的每一笔中都有他的痛苦时,才明白我们看的不是作品,而是作者的人生。AI正以惊人的速度接近人类水平通用智能,让Google从'伦敦那帮疯子在搞AGI'转变为全公司共识。DeepMind让AI'合理地幻觉'来创造突破,就像Astra技术让用户第一次惊呼'AI能做到比想象更多'——这不仅是技术革命,更是重新定义创造力的开始。"