韩国成均馆大学联合美国Rembrand公司开发的iLRM系统成功破解了3D重建技术的效率难题。该系统采用迭代优化策略，将复杂的一步式重建转变为逐步精雕细琢的过程，同时通过解耦设计和分批处理技术，实现了2-3倍的速度提升和显著的质量改善。这项突破为虚拟现实、电商展示、房地产等领域的3D应用普及奠定了技术基础，有望推动3D内容创作的民主化发展。

本文探讨了 AI 数据中心如何利用直冷技术应对 GPU 高功率散热和电力分配挑战，通过 Supermicro 的 DLC-1 与 DLC-2 系统实现能耗降、噪音减。

根据IDC全球融合系统季度追踪报告显示，2018年第二季度（2Q18）全球融合系统市场收入同比增长9.9％，达到35亿美元。

数字化转型是企业用户迎接新经济环境挑战的一个途径，可是怎样实现由流程驱动向数据驱动的数字化转型，很多用户，甚至应用系统的研发和实施厂商都在困惑中探索

上海AI实验室团队提出创新的异步拍摄方案，仅用普通相机就能实现高速4D重建。该方法通过错开相机启动时间将有效帧率从25FPS提升至100-200FPS，并结合视频扩散模型修复稀疏视角导致的重建伪影。实验结果显示，新方法在处理快速运动场景时显著优于现有技术，为低成本高质量4D内容创作开辟新路径。

Tool-Star是人民大学研究团队开发的AI多工具协作系统，它通过强化学习使大型语言模型能够自主调用多种外部工具进行推理。该系统采用创新的数据合成流程和两阶段训练框架，包括冷启动微调和带有层级奖励的自我批评强化学习。在10项挑战性推理任务中，Tool-Star展现出卓越性能，证明了多工具协作方法的有效性，为AI系统扩展能力边界开辟了新路径。

红帽认为，开源AI的最低标准应当是将开源许可证下的模型权重与开源软件组件相结合。

在过去一年中,全球电力需求增长了6%,给很多地区的供应链带来了压力,同时推高了电价。

Linux基金会近日宣布启动后量子密码学联盟，聚集芯片制造商、云提供商、研究人员和开发人员，应对量子计算带来的加密安全挑战。

腾讯和清华研究团队首次从数学理论角度解释了为什么AI需要外部工具。研究证明纯文本AI存在"隐形枷锁"，无法突破预训练的能力边界，而工具集成能打破这种限制，让AI获得全新的问题解决策略。团队还开发了ASPO算法，解决了训练AI更早使用工具的技术难题。实验显示配备工具的AI在数学问题上全面超越纯文本版本，展现出三种新奇认知模式，为构建更强大的AI系统提供理论指导。

那是真的快！以往硬盘速度慢不说，延时高，噪音大，还占地方，而有了SSD，那叫一个舒服，并且随着SSD的价格逐渐走低，对它也是越看越顺眼。

微软似乎正在对Azure Stack进行相当大幅度的重构。据笔者的联系人透露，重构Azure Stack下层架构计划代号为“土星计划”。土星计划的最终目标是简化Azure的基础架构堆栈组件化。

全球生成的、传输和下载的数据量呈爆炸式增长，因而 5G 网络的重要性在近几个月和近几年内大幅提升。但随着这种重要性的增加，确保这些重要网络安全并免受安全威胁的必要性也在增加。

他认为，AI的发展和影响被普遍低估，它所带来的变革将远超目前人们的认知，AI的进展速度异常迅猛，每次的技术飞跃都比人们预期的要来得更快，特别是在医学和国防等关键行业。

以数字化为锚,《数字化的力量》将神州数码数十年实践总结得出的数字化内涵及深远广泛影响和盘托出,或能为企业经营者带来启发。

联邦学习团队与英特尔一起，通过引入英特尔SGX技术，为以上问题提供了更优的解决方案，这也是现在蜂巢联邦学习平台的优势之一。“联邦智能意味着什么？就是安全可信的智能，这是未来的趋势。”

牛津大学研究团队发现大型语言模型存在"深度诅咒"现象：深层网络对模型贡献微乎其微，造成计算资源浪费。研究揭示Pre-LN架构中方差指数增长是根本原因，并提出层归一化缩放（LNS）解决方案。LNS通过简单的缩放因子控制方差增长，让每层都发挥作用，在各种规模模型上都实现显著性能提升，为提高AI训练效率提供了重要突破。

创始人Katica Roy解释了为何当下是企业努力实现性别平等的最佳时机。

清华大学团队推出AnyCap项目，通过轻量级"即插即用"框架解决多模态AI字幕生成缺乏个性化控制的问题。该项目包含模型、数据集和评估基准，能让现有AI系统根据用户需求生成定制化字幕，在不重训基础模型的情况下显著提升控制能力，为AI内容创作的个性化发展奠定基础。

最近的一项测试证实了量子轨迹理论做出的预测，该理论描述了量子系统在长久以来不为人知的“崩溃”期间发生的一切。