作为整体加密货币市场自身价值的支持基础，区块链项目毫无疑问有着自己的发展方针——即交付一种具有独创性的众包区块链融资载体。

社交应用真该早点创新。

随着远程工作模式的持续，安全专家需要采用相应的方法来维持已在消失多年的网络外围中几乎不存在的可视性、监控和威胁检测。

清华大学研究团队开发出TTRL技术，让AI无需标准答案即可自我学习。通过"多数投票"机制，AI分析自己的多个解答找出最佳答案并以此改进。在数学竞赛中表现卓越，AIME 2024正确率提升159%。这种"无师自通"能力标志着AI向真正自主智能迈进的重要突破。

对微软来说，首要之事是针对不同行业遇到的挑战和问题，与合作伙伴共同推出相应的解决方案。在这个过程中，微软一手握着技术，一手开放资源，正在打造一个与客户和合作伙伴三方共赢的生态。

Jackson于今年7月加入Veeam，此前曾在Qlik、Rackspace、VMware和Borland担任首席营销官。

ABP的首席技术官Subhamoy Chakraborti表示：“重要的是要培养一种文化，让员工具有创新精神、实验精神，能够适应新技术，同时保持基础稳定。”

近期，随着Filecoin挖矿服务器的大举扩张，AMD CPU变成了香饽饽，Filecoin的复制证明（PoRep）倾向于在AMD处理器上运行。

作为F1赛车这项男性主导运动中的罕见女CIO，Lansley讨论了数字化转型如何帮助阿斯顿马丁车队提升赛事排名。

在实现软件定义汽车这一愿景之前，整个汽车行业首先需要就当前面临的挑战做出不同的思考。

全球所有主要高性能计算中心，无论是直接由科研经费资助、还是靠军方补贴，都凭借明确的需求和充裕的资金在两类超级计算机系统中选择其一。要么拥有极高性能扩展上限，要么能够承载起成百上千只需运行小规模作业的用户。

　据IDC的预测，到2024年，全球将创建、复制和消费143ZB的数据，其中中国创建的数据为36ZB，占25%。如此庞大的数据有多少被存储下来了呢?西部数据认为只有不到1.5%的数据被存储下来了。

随着联想全新的服务器品牌——“联想问天”新品牌的亮相，一句“五年中国服务器市场No.1”的口号也随之喊出。

各位戴尔易安信的粉丝，今日有一场《模块化基础架构——现代化数据中心的构建块》在线研讨会，欢迎翻阅至文末了解研讨会内容详情~

京东方如何赋能电竞产业？

OmniSpatial是由清华、北大等多所顶尖高校联合开发的首个全面评估视觉语言模型空间推理能力的基准测试。研究团队将空间推理分为动态推理、复杂空间逻辑、空间交互和视角转换四大维度，涵盖50个细分任务类别，构建了1500多个高质量问答对。实验结果显示，即使最先进的AI模型在复杂空间推理方面仍存在显著局限，最高准确率仅为57%，远低于人类表现。研究还提出了PointGraph和SpatialCoT两种方法来增强模型的空间理解能力。

虽说事情并不完全如此，但是每一扇通往信息技术的大门上都应该刻上这么一句话。这当然比“进入此门者须放弃所有的希望”好多了。

本文探讨了一种防范通用人工智能（AGI）和人工超级智能（ASI）存在性风险的方法：将它们置于计算机仿真世界中进行测试。虽然这种方法看似合理，但存在诸多挑战。AGI可能会隐藏恶意行为，或因被欺骗而转向恶意。此外，仿真环境可能无法完全模拟真实世界，导致测试结果不准确。构建高质量仿真系统的成本和技术难度也不容忽视。文章认为，仿真测试虽有价值，但并非万能解决方案。

想象一下，你正在烤一个复杂的多层蛋糕。传统方法（AdamW优化器）要求你严格按照固定的温度和时间来烘焙，但新方法（Muon优化器）不仅能让蛋糕更快烤好，还能让你更灵活地调整烤箱温度和烘焙时间，同时确保蛋糕的品质始终如一。这就是Muon优化器带来的革新。

这场实验，也成为人类智能与人工智能（AI）协同作用的卓越范例。