对于Anita Klopfenstein而言，建立在服务、问责制和创新基础上的文化，是从艰难的IT旅程中提供业务价值的关键。

上海交通大学研究团队发现扩散式大语言模型存在严重安全漏洞，其开发的DIJA攻击方法能以接近100%成功率绕过AI安全防护，诱导模型生成危险内容。该攻击利用扩散模型的双向建模和并行解码特性，通过插入掩码标记让AI误以为是填空练习，从而规避安全检查。现有防护措施对此类攻击几乎无效，凸显了新兴AI架构安全评估的紧迫性。

加州大学圣地亚哥分校等多机构研究团队通过创建GURU数据集，系统研究了强化学习在AI推理能力跨领域迁移中的作用机制。研究发现，AI在熟悉领域主要激发已有知识，在陌生领域则能学习新技能，开发的GURU模型在17项推理任务中表现显著提升，为通用AI发展提供重要启示。

戴尔易安信是涵盖计算，存储和网络产品和服务的全球供应商。该魔力象限评估了于2016年开始交付的VxRail。

这项研究提出了Mirage框架，让AI学会像人类一样进行"心理想象"推理。通过生成压缩的潜在视觉标记而非完整图像，该方法在多个空间推理任务上显著超越传统文字推理和图像生成方法，为AI推理能力发展开辟了新路径。

一家公司能否持续向好，需要好的运行机制，就像开发一款产品一样。

微软全球云Global Azure上的认知服务的企业版神经网络声音定制服务就提供了更便捷地创建高质量合成声音的方法，可为用户带来真人一般的听觉享受。

2018年6月7日，以“Modern架构Go天下”为主题的2018 IBM Systems创行者高峰论坛在南京召开。IBM与数百位企业客户、生态伙伴一道，畅议现代化IT基础架构建设与数字化创新路径。

借着华为云近期推出新一代采用Xeon SkyLake CPU C3系列云主机产品的机会，云能力评估小组展开了“新一代至强处理器在云计算系统中运算处理能力”的评测活动。

在AI大潮的推动下,基础设施市场正在复苏。

社交应用真该早点创新。

想象你有一段视频，里面有一个人在跳舞。现在，你想让一张照片中的另一个人（或者甚至是一只猫、一个卡通角色）做出完全相同的舞蹈动作。这就是"动作转移"要解决的问题。

TULIP是加州大学伯克利分校开发的新型多模态AI模型，通过统一的学习框架解决了传统图像-文本模型在精细视觉理解方面的不足。该模型采用多视角对比学习、生成式数据增强和重建正则化等创新技术，在保持强大语义理解能力的同时显著提升了对视觉细节的捕捉能力，在多个基准测试中取得了显著的性能提升。

医学正面临着前所未有的挑战：生成式AI。患者越来越担心像ChatGPT这样的AI工具出现在医疗领域。皮尤研究中心发布的调查显示，大多数患者担心：医疗保健服务商过度依赖AI来诊断疾病和推荐治疗方案（60%）。AI导致患者自己与医师失去个人联系（57%）……

本文探讨了人工智能发展路径的两种观点:一是传统的"人工智能-通用人工智能-超级人工智能"三阶段路径;二是直接从人工智能跨越到超级人工智能的新观点。文章分析了两种路径的利弊,指出虽然目前尚无定论,但考虑这两种可能性对人类应对AI发展至关重要。文章还探讨了人类是否能主导这一进程,以及AI可能带来的影响。

NVIDIA联合佐治亚理工学院发布CLIMB框架，首次实现AI训练数据配方的全自动优化。该系统能智能分析和分类海量网络数据，通过迭代搜索找出最佳数据混合比例。实验显示，使用CLIMB优化的数据配方训练的1B参数模型性能超越Llama-3.2-1B达2%，在特定领域提升可达5%。研究团队已开源相关数据集。

浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示，即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率，但面对需要从物理约束推断行动的任务时，成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力，监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微，表明当前架构存在根本局限性。

宋怀明表示，在未来，曙光大数据将继续致力于打造数字大航海时代的大数据“智能引擎”，助力客户开辟新航路、平稳快速横穿深水水域，实现价值大发现。

这篇论文介绍了GSO（Global Software Optimization），一个用于评估大语言模型在软件性能优化任务中能力的基准测试。研究团队从真实代码库中提取了102个优化任务，涵盖10个代码库和多种编程语言。实验结果显示，即使最先进的AI编程助手在这些任务上的成功率也低于5%，表明软件优化对当前模型仍是巨大挑战。研究分析了失败模式，包括低级语言处理困难、懒惰优化策略和瓶颈定位不准确等问题，为未来研究提供了明确方向。

戴尔科技业绩回升主要得益于AI优化的服务器业务的增长，本季度AI服务器订单增长了40%，积压订单近乎翻倍达到29亿美元，而前一季度仅为16亿美元。