这项研究介绍了一种创新的两阶段SVG风格定制方法，使AI能够生成具有特定风格的矢量图形。香港城市大学和Adobe研究院的团队首先训练一个路径级T2V扩散模型掌握SVG结构，然后通过从定制的图像扩散模型中提取风格知识来实现风格定制。与现有方法相比，该技术既保持了SVG的结构规律性，又能灵活适应不同风格，为设计师提供了一个强大工具，可以根据文本描述高效生成风格一致的矢量图标。

对于游戏企业而言，机遇与挑战并存，想要持续占据市场有利地位就不得不重新审视产品体验、运营管理，内容审核等系列问题

数字经济高质量发展的新阶段“数质时代”已经到来。华为提出“智变”不是单纯的AI技术的迭代升级，而是以云、大数据、AI为代表的数字经济产业与各种应用场景的深度融合，带来千行百业的裂变。

该研究揭示了语言模型蒸馏过程中的严重安全隐患：教师模型中微小的偏见会在传递到学生模型时被显著放大。Google DeepMind和东北大学的研究团队发现，仅需在教师模型训练数据中注入0.25%的偏见样本，就能使学生模型在未见过的任务上表现出高达33.4%的偏见响应率，是教师模型的6倍。更令人担忧的是，现有防御机制如困惑度过滤、偏见检测器和自动评估系统均无法有效识别这些精心设计的偏见样本，为AI系统安全带来新的挑战。

硬盘与纺织技术的结合？指尖闪耀七彩金属的光泽？存储与钻石切割的杰作？极端环境中抓眼的明亮橙色？丰富内涵披着装饰品的外壳？

中国十年云计算，已从概念到务实、从落地走向应用。企业为降低风险、减少成本以及在保障业务的连续性等多重因素的考量下，逐渐采用“多云”的策略，将不同的业务、数据分散到不同的云平台。然而这也为企业带来了新的风险与挑战。

这项研究首次为音乐生成AI建立了大规模实时评测平台Music Arena，通过让真实用户比较不同AI模型的音乐作品并投票，解决了传统评测成本高、标准不统一的问题。平台采用智能路由系统处理不同模型的异构特性，详细记录用户聆听行为，并承诺定期公开数据，为音乐AI研究提供了宝贵的用户偏好数据和标准化评估方法。

高峰对话中，在“向新，向实，向外“的主题面前，不同的企业站在各自的立场，对这些关键词明显有不同的理解。

多路服务器提供的性能和RAS特性都是双路所无法具备的，这就是四路或更多路服务器平台的价值所在。

经过六十年的研发，让AI系统在目标、意图与价值观层面与人类保持统一，仍是个遥不可及的目标。

东南大学团队提出LMM-R1框架，通过两阶段强化学习训练策略，让30亿参数的小型多模态AI模型在推理任务上实现显著性能提升。该方法先用纯文本数据强化基础推理能力，再迁移到多模态任务，避免了直接多模态训练导致的性能下降问题，为资源受限环境下的AI应用部署提供了经济高效的解决方案。

昨日，由亚信安全主办的“安全世界 5正当时”2020第五空间战略发展高峰论坛在北京盛大举办。来自政府、运营商、金融和能源等关键信息基础设施行业的负责人，生态合作伙伴出席本次活动“共启安全数字世界”。

今年参加RSA 2020的安全负责人、渠道负责人和技术负责人谈了他们的一些观点，关于哪些网络安全初创公司正在颠覆网络安全领域，这些初创公司通过开发围绕新兴技术的保护工具，或者以较低资源密集的方式有效解决长期安全挑战。

数据经济不断发展，业界对于算力的需求不断激增。数据中心的作用变得举足轻重，OCP聚焦开放计算，通过协作创新，赋予开放计算更多使命，推动整个计算产业的发展。展望未来，OCP的发展值得期待。

新质生产力是以数字技术为代表的新一轮技术革命引致的生产力跃迁。

迈入2022年，火绒安全创始人刘刚在安全领域的从业时间就正式迈入第20个年头。7000多个日夜，他一直耕耘在安全行业，见证着行业的跌宕起伏。

Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术，通过让AI同时学习外观和运动信息，显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量，在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型，为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。

MongoDB的特色功能再加上Altas云服务，大大简化了游戏开发人员和运维人员的工作，加快游戏软件上市脚步，提高运营效率。

浙江大学与腾讯联合研究团队提出MoA异构适配器混合方法，通过整合不同类型的参数高效微调技术，解决了传统同质化专家混合方法中的表征坍塌和负载不均衡问题。该方法在数学和常识推理任务上显著优于现有方法，同时大幅降低训练参数和计算成本，为大模型高效微调提供了新的技术路径。

威廉·史特劳斯和尼尔·豪在他们的代际变迁理论中，解释了历史如何按“季”推移演进。以季为单位，历史总是遵循出生、成长、衰落与更新等几个迭代周期，并呈现出总体性的觉醒与崩溃趋势。而每一季之间往往由危机划分，最终成就前所未有的全新社会秩序。