AIGC的火爆
催生了海量算力需求
在关键基础设施领域
如何让AI发挥作用?
用AI服务AI
成为我们的探索方向
今天,在 “第四届中国数据中心绿色能源大会”上,维谛技术(Vertiv,NYSE:VRT)重磅发布了“全栈式自适应AI平台”,基于平台的五大AI解决方案,重塑数据中心新业态。
维谛技术五大AI解决方案,您身边的超级专家
关键基础设施因AI充满想象
钟景华(CDCC组长、数据中心国家标准编制人):
在“双碳”战略目标的推进下,数据中心领域正在迈向高质量发展的新阶段,在基础设施硬件层面,行业已经将节能降碳的探索趋于极致,维谛技术全栈式自适应AI平台的应用将再次深挖节能潜力,推进数据中心绿色可持续发展。
马晓明(北京大学深圳研究生院环境与能源学院教授、博士生导师):
数字经济快速发展、创新应用领域不断扩大,人工智能作为关键性的新型技术能力,也正在被视为推动整个国家数字化经济发展的核心。在数据中心等领域,AI也会大有作为。我们与维谛技术采用深度强化学习与高复杂度的机理数学模型相结合构建的整体技术架构,聚焦到数据中心节能、安全和自理三个维度,切实提高数据中心的节能效果与自动运维水平。
田军(维谛技术大中华区市场营销及产品应用副总裁):
数据中心正在向AI时代进化,这次重磅发布的维谛技术全栈式自适应AI平台,在故障预测、节能降耗、安全控制、运营增效等维度,能够为数据中心运营创造显著价值,在持续进化的未来也会因为AI技术的加持让数据中心的发展充满想象。
好文章,需要你的鼓励
这项研究介绍了Ankh3,一种创新的蛋白质语言模型,通过多任务预训练策略显著提升了模型性能。研究者采用两种互补任务:多掩码概率的掩码语言建模和蛋白质序列补全,使模型仅从蛋白质序列就能学到更丰富的表示。实验表明,Ankh3在二级结构预测、荧光预测等下游任务中表现优异,尤其在模型未曾训练过的任务上展现出强大泛化能力,为蛋白质设计和分析开辟了新路径。
法国波尔多大学研究团队开发了一个突破性框架,用于神经退行性痴呆症的差异化诊断。该框架将3D脑部MRI转换为文本报告,并利用强化学习优化的大语言模型进行详细诊断推理。不同于传统"黑箱"方法,这一系统能生成透明、有因果关系的解释,同时保持高诊断准确率。研究显示,通过群组相对策略优化(GRPO)训练的轻量级模型能展现复杂推理行为,包括假设检验和非线性思考,提供与临床决策流程一致的排序诊断结果。
这项研究提出了CLUE框架,首次能够生成自然语言解释来揭示AI事实核查系统不确定性的来源。与现有方法不同,CLUE能识别文本片段间的冲突与一致关系,并解释它们如何影响模型的预测不确定性。实验表明,CLUE生成的解释在三种语言模型和两个事实核查数据集上都更忠实于模型不确定性,用户评价其更有帮助、信息更丰富、冗余更少且逻辑更一致。CLUE不需要微调或架构更改,适用于任何白盒语言模型,为事实核查提供了实用支持。
来自香港科技大学和MiniMax的研究团队开发了SynLogic,一个可合成35种逻辑推理任务的框架与数据集,填补了AI逻辑训练资源缺口。研究表明,在SynLogic上进行强化学习训练显著提升了模型逻辑推理能力,32B模型在BBEH测试中超越了DeepSeek-R1-Distill模型6个百分点。更值得注意的是,将SynLogic与数学和编程数据混合训练不仅提高了这些领域的学习效率,还增强了模型的泛化能力,表明逻辑推理是构建通用AI推理能力的重要基础。