戴尔科技宣布，NVIDIA GPU加速的Cloudera数据平台，可以在戴尔易安信的NVIDIA认证系统上使用了。

韩国多机构联合研究团队提出QGuard方法，通过让AI回答精心设计的安全问题来识别有害内容，无需重新训练模型。该方法支持文字和图像的多模态检测，采用图论算法综合分析，在多个基准测试中表现优异，同时提供透明的决策解释，为AI安全防护提供了高效灵活的新思路。

在人工智能领域，大模型因其在理解和生成自然语言方面的卓越能力而备受关注。通过捕捉和再现人类语言的复杂性和微妙性，为使用者提供了与机器进行自然对话的可能性。

我们介绍了EMMA，一个端到端的自动驾驶多模态模型。基于多模态大型语言模型的基础，EMMA直接将原始相机传感器数据映射到各种特定于驾驶的输出中，包括规划器轨迹、感知对象和道路图元素。EMMA通过将所有非传感器输入（例如导航指令和自我车辆状态）和输出（例如轨迹和3D位置）表示为自然语言文本，最大化了预训练大型语言模型的世界知识效用。

LiveMe作为一款全球头部秀场直播平台，在出海的这些日子里，云一直贯穿在LiveMe的发展中，在成本节约、用户增长、金融风控、提升研发效率等方面帮助LiveMe不断实现精细化运营与业务创新。

五年，那个永远18岁少女的微软小冰，已经从当初机械呆板的对话系统，成长为一个无处不在的人工智能交互官，她有人设、有情感、还能主动创作，然而这还不足以定义「第七代微软小冰」。

保留手写纸习惯的同时，打通不同办公介质之间的隔阂，「手写电纸本」便是对症下药的药方之一。

如果要用一句话来对过去的 2019 年进行概括的话，我想借用狄更斯《双城记》中的一句话：“这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代；这是一个智慧的年代，这是一个愚蠢的年代；这是一个信任的时期，这是一个怀疑的时期。”

根据规模法则，AI技术能力大约每六个月就会翻倍，在这个背景下，企业如何将技术成果与实际业务需求对齐，加速技术能力的落地转化？

本文深入分析OpenAI新发布的ChatGPT学习模式背后的自定义指令机制。学习模式通过教育专家协作制定的自定义指令，引导AI采用循序渐进的教学方式，而非直接给出答案。文章将自定义指令分为五个部分：总体目标、严格规则、行动指南、语调方法和重点强调。这些指令体现了优秀的提示工程技巧，可应用于其他AI场景。作者强调自定义指令的强大功能，建议用户通过分段结构化方式制定指令，并进行充分测试和调试以确保效果。

在华为全联接2021上，华为首次从数字基础设施全视角，展现多领域的创新突破，发布多款业界首创及影响未来十年的产品与解决方案，持续引领数字基础设施创新，构建万物互联的智能世界。

日本护肤业巨头资生堂本周推出首个订阅服务，该应用方案每月费用约92美元，可向日本消费者提供个性化的高科技护肤产品。

苹果公司机器学习研究团队发布MegaFusion技术，这是一项革命性的AI图像生成突破。该技术能在不重新训练模型的情况下直接生成超高分辨率图像和视频，解决了传统方法分辨率提升时出现的模糊问题。通过智能感受野扩展和多尺度特征融合，MegaFusion实现了电影级视觉效果，在内容创作、教育、商业营销等领域展现巨大应用潜力。

在实时更新的IT业界新闻、铺天盖地的互联网公司宣传中，“云原生”（Cloud Native）成为一个频繁被提及的字眼。它的火，可以说是多重因素叠加下的结果。

10月30日，昆仑万维宣布开源百亿级大语言模型「天工」Skywork-13B系列，并罕见地配套开源了600GB、150B Tokens的超大高质量开源中文数据集。

人体中存在众多类型的蛋白质，如人体免疫系统的抗体蛋白、胶原蛋白、抗冻蛋白、核糖体等，每种蛋白质都有自己独特的蛋白质三维结构。

微软首席执行官Satya Nadella在最近的一次投资者会议上表示：“人工智能将成为未来技术发展的重要趋势之一。”

智谱AI和清华大学联合发布GLM-4.1V-Thinking视觉语言模型，通过创新的推理导向训练框架，让AI学会像人类一样深度思考后再回答。该模型在多个基准测试中超越了规模更大的竞争对手，并首次在开源社区提供了完整的多模态推理解决方案，为AI技术的实际应用开辟了新路径。

Alchemist是一项由Yandex研究团队开发的创新方法，能将公开文生图数据转化为高效微调资源。研究者利用预训练扩散模型作为数据质量评估器，从海量图像中精选出仅3,350个高价值样本创建数据集。实验表明，这个紧凑数据集能显著提升五种Stable Diffusion模型的生成美学质量和图像复杂度，同时保持风格多样性。研究不仅开源了数据集，还公开了微调模型权重，为AI社区提供了替代专有微调管道的开放解决方案。

市场机会是巨大的。2019年，很多技术预测涵盖了人工智能(AI)、IT安全、量子计算、物联网(IoT)以及容器和多云管理等领域，而这些通常是在云计算环境中构建和管理的技术。另外，云计算产品和服务比以往任何时候都多，这需要考虑更多的供应商。