近日微信新功能“拍了拍”走火
路由群里小伙伴们也玩的不亦乐乎
对于刚刚进群的“新人”
大家纷纷拍了拍这款新一代ICT融合网关
H3C MSR3610-I
来以示鼓励
现在你看到的这台MSR3610-I
是一台多业务智慧引擎
TA一机多能
能够以一当六
将网络计算统统融合
安全、交换、无线、路由、计算、存储样样行
MSR3610-I身材虽小
接口却不少
什么GE光口、GE电口、
USB管理口、Console口统统收入囊中
支持更多4G/5G通信接口扩展
可谓有线无线通吃
而丰富接口能够成功保障业务灵活接入
H3C MSR3610-I
灵活多变,应有尽有
其槽位丰富,扩展豪放
5G、Wi-Fi、GE、蓝牙等通信模块
可全面升级
甚至变身Raid存储也仅在弹指一瞬间
作为一款ICT融合网关
H3C MSR3610-I
集统一网管、准入认证、鹰视扫描、
无线探针、云班牌等业务功能于一身
堪称一个应用小超市
传承新华三多年网络技术积淀
MSR3610-I融合多业务
并非简单堆砌
面对不同业务场景
其每一项功能都是过硬的业务能手
新基建应势而来
当智慧应用带动产业发展
新业务新需求促使网络升级势在必行
能够应对多业务变化的ICT融合网关已成首选
在这其中
H3C MSR3610-I
将为您的业务转型提供有力保障
好文章,需要你的鼓励
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。
这项研究揭示了大型语言模型的惊人能力:只需两个特殊训练的向量,冻结的语言模型就能在一次计算中生成数百个准确词汇,而非传统的逐词生成。研究者发现,这种能力要求特定的输入排列方式,且生成速度比自回归方法快约279倍。这一发现不仅展示了语言模型未被充分探索的并行生成潜力,还为快速文本重建开辟了新方向。
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这项由香港科技大学团队开展的研究首次全面评估了压缩对大语言模型Agent能力的影响。研究发现,虽然4位量化能较好地保留工作流生成和工具使用能力(仅下降1%-3%),但在实际应用中性能下降达10%-15%。团队提出的ACBench基准测试横跨工具使用、工作流生成、长文本理解和实际应用四大能力,评估了不同压缩方法对15种模型的影响。结果显示,AWQ量化效果最佳,蒸馏模型在Agent任务上表现不佳,大型模型对压缩更具韧性。研究还提出ERank等创新分析方法,为实际部署提供了切实指导。