接下来我们将走入PowerEdge MX灵动架构的世界，一起解读PowerEdge MX的背后故事。

Google Cloud今年已经投入数百万美元推出新的生成式AI产品。

要留住观众，就必须转型。于是，重庆广电在四五年前果断引入了各种数字技术，积极推进融合媒体发展——人工智能的落地和应用，便是其中的尝试之一。

CES年度大秀即将拉下帷幕。如果说这场秀是人类科技文明发展的一个缩影，那么在这段历程中，一些“有趣的灵魂”应该被记录，就像在CES2019上出现的这些稀奇古怪的“小”玩意。

“IT部全员配齐LV”的消息在各微信群里传得沸沸扬扬，甚至牵扯出“腐败”、“暗箱操作”、“薅羊毛”等不实言论，严重损害了IT部的形象

Omniverse 命名之初就承载了英伟达的雄心壮志——“打造第二个地球”。

微信AI团队发现当前先进的搜索系统存在"粒度困境"：虽能处理复杂任务，但在简单的细节识别上却常出错。研究团队构建了专门测试平台，发现无论大小模型都在基础搜索任务上表现不佳。他们提出了新的训练方法，让小模型超越大模型，但同时发现了新挑战：过度关注细节会损害整体理解能力。

如今，随着大众的生活水平提升，节假日自驾出游，已经成为了许多人的新选择。和朋友一起露营，或者和家人共度美好周末，既能放松身心，又是一段难得的团聚时光。

北京人工智能研究院等机构研究团队提出的"端到端视觉令牌化调优"(ETT)方法解决了视觉令牌化器在多模态任务中的表示瓶颈问题。与传统方法不同，ETT利用令牌化器码本嵌入代替离散索引，并通过重建和描述目标端到端优化视觉令牌化器。实验表明，该方法在保持重建能力的同时，为多模态理解和视觉生成任务带来2-6%的性能提升，显著超越现有离散令牌化方法，甚至接近连续编码器的性能。

企业级数据库openGauss开源一年以来， 社区迅速壮大，生态蓬勃发展，围绕企业级性、企业级安全、企业级可靠等方面持续加强，并在行业加速落地

随着AI技术的发展，企业和个人用户越来越倾向于使用多个AI模型和工具。这一趋势源于单一AI模型难以满足多样化需求，专业化AI可以在特定领域发挥更好的效果。多模型组合不仅可以提高性能和效率，还能避免对单一供应商的依赖。然而,管理和协调多个AI也带来了新的挑战。

Roblox公司开发出REINA技术，实现语音边听边翻译的突破。该技术基于信息论原理，通过智能判断何时获得足够信息来决定翻译时机，避免传统方法需要等待完整句子的延迟问题。在13万小时开源数据训练下，REINA在多语言实时翻译任务中相比现有方法提升21%，为跨语言实时交流带来新突破。

复旦大学研究团队发现AI注意力机制中不同维度的专业化分工现象，开发出FourierAttention方法，通过傅里叶变换智能压缩长上下文无关维度，在保持96%以上性能的同时大幅降低内存使用。该训练无关方法在LongBench和针式测试中表现优异，为长对话AI应用提供了高效解决方案，并揭示了AI内部工作机制的新奥秘。

在2019年10月25日这一天，戴尔科技集团年度科技峰会（简称DTF）召开。

Venado 在西班牙语中的意思是鹿或雄鹿，也是新墨西哥州 Sangre de Cristo 山脉的一座山峰的名称，这就是新机器得名的地方。正如您所预料的那样，Hewlett Packard Enterprise 是该系统的主要承包商，并且正如我们所预期的那样，该系统没有使用 Nvidia 为制造共享内存 GPU 的超级 Pod 而创建的 GPU NVLink Switch 共享内存互连。

新加坡联合研究团队首次全面解析R1-Zero训练方法，发现传统算法存在隐藏偏差，提出改进版Dr. GRPO算法。研究揭示AI"自我反思"能力的真相，并用极简配方在7B模型上创造AIME 2024新纪录，为AI推理训练提供重要洞察和实用改进方案。

华为开发者大会2022（Together）今天在东莞松山湖揭开帷幕，带来了鸿蒙生态的最新成果，展示了鸿蒙生态的全新格局

福特CEO在阿斯彭创意节上坦言，AI将取代一半白领工作者，这是高管首次公开承认企业内部已讨论数月的现实。摩根大通、亚马逊等公司高管也预测大幅裁员。然而，这些工作并非完全消失，而是转化为零工经济模式。目前36%的美国员工已成为独立工作者，零工经济增长速度是整体劳动力的三倍。企业正将固定劳动成本转为可变零工成本，白领零工经济转型分四阶段推进，最终企业将保留20%全职员工但拥有500%更多零工关系。

华盛顿大学研究团队发现，大型语言模型在未接受手语训练的情况下，竟然具备理解德语手语的能力。通过系统实验，他们证实了模型能够判断手语语法正确性，并进行手语与文字间的翻译。这种"涌现的多模态能力"源于模型对语言抽象结构的深度理解，为开发手语翻译技术和改善聋哑人群数字交流体验开启了新可能。

莫斯科理工大学研究团队提出革命性AI训练新方法，通过固定视觉嵌入层实现模块化组装和渐进式生长。专业模型可像拼积木般无缝合并，AI系统能像生物般逐层发育。实验证明合并模型性能优于单体专家，深度增加能显著提升复杂推理能力。这种方法有望推动AI发展从资源密集型向生态化转变。