4月3日，紧随英特尔的脚步，华为发布了最新一代的服务器——FusionServer Pro智能服务器，“智能”成为该新品的一大特色

凯悦酒店的数据战略是以通过洞察力驱动的决策和自动化来推进体验为中心的，战略重点是培养最优秀的人才并发展组织的数据文化。

Google 发布全新的 Gemini 2.5 Pro 实验版模型，号称是其"最智能"的 AI 模型。该模型具备 100 万 token 的上下文窗口、多模态处理能力和推理能力，在多项基准测试中表现优异。测试结果表明，这是目前最令人印象深刻的生成式 AI 模型之一。

独立两年后，荣耀举办了第一届开发者大会，先后发布MagicOS 7.0操作系统、荣耀Magic Vs折叠屏手机以及荣耀80系列。

我们已经超越了人工智能的试验和验证阶段，并且为了在企业中取得成功，它需要工业化——能够大规模地提供结果。

图像传感器的动态范围是汽车成像中的一个关键指标。什么是动态范围？维基百科定义，动态范围（Dynamic Range）是可变化信号（例如声音或光）最大值和最小值的比值。

阿里巴巴联合浙江大学开发的OmniThink框架让AI学会像人类一样慢思考写作。通过信息树和概念池的双重架构，系统能够动态检索信息、持续反思，突破了传统AI写作内容浅薄重复的局限。实验显示该方法在文章质量各维度均显著超越现有最强基线，知识密度提升明显，为长文本生成研究开辟了新方向。

“网络连接为什么要采用SD-WAN，其实用一句话就可以解释，那就是：‘可以更加灵活的进行网络资源调度’。”——Aryaka 中国区市场部负责人 李根

日本Sakana AI联合东京大学和AtCoder推出了首个专门测试AI长期算法优化能力的基准ALE-Bench。研究发现当前最强AI模型虽然在某些算法问题上能达到人类专家前11.8%水平，但整体表现不够稳定。AI通过快速试错在短期竞赛中表现较好，但在需要深度创新的长期挑战中仍落后于人类。这项研究为AI在实际工程优化中的应用提供了重要参考。

这项研究提出了CompeteSMoE，一种创新的稀疏混合专家(SMoE)训练方法，通过引入竞争机制来优化大型语言模型。传统SMoE依赖独立路由器分配任务，而CompeteSMoE让所有专家直接处理输入并选择反应最强的进行计算。理论分析证明该方法比传统softmax路由具有更好的样本效率，实验显示在视觉指令调整和语言预训练任务上均优于现有方法。该研究为高效训练大型AI模型提供了新思路，特别是在改善专家选择和提高训练效率方面具有重要价值。

全球领先的职场社交平台LinkedIn（领英）主办的ConnectIn 2019大会日前在“苍山下，洱海边”的大理举行。

工业互联网的作用，就是通过对人机料法的管理与协同，实现事前的预测、事中的监测和事后的追踪，从而优化每一个业务环节，提高生产质量和效率，降低生产成本。

VMware今天宣布推出新的vCloud NFV-OpenStack Edition 3.0基础设施平台，旨在成为边缘计算电信基础设施核心的主要参与者。

主机存储市场仍然是存储领域的重要市场； 主机存储虽然相对封闭，但是仍然生机勃勃； 国内厂商没有参与到主机存储市场，但是国内用户的主机存储使用水平处于领先的位置； 主机存储市场机遇与挑战并存。

这项由KAIST与微软研究院合作完成的研究揭示了AI语言模型中一个被忽视的重要机制。研究团队发现，除了明确的位置编码技术外，因果掩码这个看似只负责维持处理顺序的组件，实际上也在为AI提供位置信息。通过严密的数学推导和实验验证，研究证明因果掩码会让AI产生偏向较近位置的注意力模式，并且会与RoPE位置编码产生相互作用，影响现代大型语言模型的行为。

5月20日，“2022 TECH第四届数字中国技术年会”正式拉开帷幕。

赛默飞世尔科技（Thermo Fisher Scientific）首席信息官Ryan Snyder向我们介绍了这家规模400亿美金的实验室设备和仪器制造商用于将数据转化为价值的分层模型。

微软今天表示正在与容器软件公司Docker合作，开发一个新的“云原生应用包”，并希望这个软件包成为打包和运行分布式应用的事实上的规范。该软件包兼容从微软Azure云和Docker Engine到开源平台（如Kubernetes和OpenStack）的所有内容。

使用Docker容器的最大好处就是“独立性强”，在前面文章中我们教大家如何使用NVIDIA在NGC提供创建好的l4t-ml系列镜像为基础，去创建各种机器学习/深度学习的开发或部署用途的独立容器，包括各种基于TensorRT的推理应用、基于Pytorch的各种YOLO相关应用等等。

自适应推理模型(ARM)解决了大型推理模型的"过度思考"问题，能够根据任务难度自动选择合适的推理格式。研究团队通过创新的Ada-GRPO算法训练，使ARM在保持性能的同时平均减少30%的计算量，并提供自适应、指令引导和共识引导三种工作模式。这一突破使AI更接近人类思维方式，在简单问题上直接作答，复杂问题上才详细推理，极大提升了计算效率。