这项研究揭示了大型语言模型的惊人能力：只需两个特殊训练的向量，冻结的语言模型就能在一次计算中生成数百个准确词汇，而非传统的逐词生成。研究者发现，这种能力要求特定的输入排列方式，且生成速度比自回归方法快约279倍。这一发现不仅展示了语言模型未被充分探索的并行生成潜力，还为快速文本重建开辟了新方向。

说起戴尔易安信PowerEdge R740系列，在服务器领域可谓大名鼎鼎，戴尔易安信能够连年夺得全球服务器行业份额第一，它是主力军~

东北大学研究团队提出一种突破性的人体动作生成方法，摒弃传统的相对坐标表示，转而使用全局空间中的绝对关节坐标。这种看似简单的改变带来显著提升：生成动作质量更高，文本对齐更准确，控制性更好，且支持直接生成网格顶点动作。研究表明简单方法有时比复杂解决方案更有效，为虚拟现实、游戏和动画领域提供了新工具。

Neuralangelo是NVIDIA Research 开发的一个全新AI模型，它利用神经网络进行3D重建，可将2D视频片段转换为详细的3D结构，为建筑物、雕塑以及其他真实物体生成逼真的虚拟复本。

业界云迁移的讨论主要关注如何重新设计应用程序以充分利用云服务，然后将应用程序迁移到云端。

　目前威刚科技已经与慧荣科技进行了深度定制，推出了基于SM2708主控的ADATA 512GB SD Express存储卡，接下来笔者就通过测试来看看SM2708主控的性能如何。

本文主要讨论戴尔易安信超融合一体机VxRail的数据服务，包括去重和压缩、存储空间效率和服务质量限制QoS、纠删码、数据完整性软件校验和，以及VxRail设备的高可用性故障域。供规划、安装和维护VxRail的人员参考。

Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统，通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括：将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话，嘴型与语音同步，为实时数字人交互技术开辟了新可能。

这篇研究探讨了模型合并技术在大型语言模型预训练中的应用。字节跳动Seed团队通过从百万到千亿参数级别的系统实验证明，在稳定训练阶段合并检查点不仅显著提升模型性能，还能准确预测学习率衰减效果，大大节省计算资源。研究提出的PMA策略使恒定学习率训练后通过简单合并就能获得相当于完成衰减训练的效果。此外，他们还发现该技术能有效提高训练稳定性，避免训练崩溃。通过全面实验分析，研究为开源社区提供了实用的预训练模型合并指南。

印度南部特伦甘纳邦政府正与多家农业援助组织及技术企业合作，启动了名为“Saagu Baagu”的突破性项目。该项目的重点是利用AI工具帮助7000名辣椒种植户，这也标志着新兴科技与农业的整合已经迈出重要一步。

人工智能芯片初创公司Cerebras Systems称已解决美国外国投资委员会(CFIUS)对其资金来源的担忧,为计划中的首次公开募股(IPO)扫清了一个关键障碍。公司修改了与阿联酋G42的协议,限制其持有无表决权股份,以消除监管机构的顾虑。Cerebras正积极拓展客户群,计划在北美和法国部署大量AI加速器,以提供高性能推理即服务平台。

近期，英特尔、EXOR International、JMA Wireless和意大利电信（Telecom Italia）携手在意大利维罗纳（Verona, Italy）建立端到端智慧工厂，成为工业4.0数字化惠及各种规模制造商的一大案例。

让我们来看看那些使VVC区别于当前所使用的视频编码器的基础创新，以及高通技术公司为打造一个充满活力的VVC生态系统所做出的努力。

谷歌云与新加坡数字产业局联合推出"AI云起飞"计划，旨在12个月内帮助300家新加坡企业建立AI卓越中心。该计划提供高达50万新元的技术支持和资金激励，帮助企业从AI实验阶段过渡到构建可扩展的专用AI应用。参与企业将获得转型蓝图、谷歌工程师支持及Vertex AI平台访问权限。试点项目已显示成效，YCH集团通过AI代理将员工生产力提升35%，错误率降低50%。

华为在北研所举办的 5G 发布会暨2019世界移动大会预沟通会上，用一系列 5G 新品和 5G 成绩告诉大家，5G 近在咫尺。

这项来自普渡大学的研究展示了一种名为Sherlock的创新框架，让视觉-语言模型具备自我纠错能力。研究者通过三阶段训练方法（SFT冷启动、轨迹级偏好训练和自我改进），使模型能像侦探一样发现并修正推理错误。仅使用20k标注数据，Sherlock在八项基准测试中超越了使用5-13倍数据量的现有模型，证明自我纠错不仅能提升AI可靠性，还能大幅降低训练成本。

英伟达发布名为Granary的大规模开源多语言音频数据集，包含超过100万小时音频、65万小时语音识别和35万小时语音翻译数据，涵盖25种欧洲语言。同时推出Canary-1b-v2和Parakeet-tdt-0.6b-v6两个AI模型，用于语音翻译和转录任务。该数据集在GitHub免费开放，可帮助开发者为小众语言创建更包容的语音技术。

KAIST等机构研究团队提出的"覆盖原则"框架揭示了大语言模型在组合泛化能力上的基本局限。研究表明，依赖模式匹配的模型只能泛化到那些可以通过替换功能等价片段到达的输入。实验证实，两步推理任务的训练数据需求与词表大小成二次方增长，且增加模型参数并不改善这种关系；路径歧义任务会导致模型形成上下文依赖的表示；思维链监督虽能提高效率但仍受覆盖限制。研究最终提出三类泛化机制的分类法，为理解组合推理和真正系统性泛化所需的创新提供了清晰路径。

谷歌研究团队推出VaultGemma，这是其首个采用差分隐私技术的大语言模型。该模型基于Gemma 2构建，拥有10亿参数，通过在训练阶段引入校准噪声来防止模型"记忆"敏感用户数据。研究团队建立了差分隐私缩放定律，平衡计算预算、隐私预算和数据预算。尽管添加差分隐私会影响准确性，但VaultGemma在性能上与同规模非私有模型相当。该模型现已在Hugging Face和Kaggle平台开放下载。

柏林独立研究团队发布首个土耳其语分词策略综合研究，系统比较了字符级、词汇级、形态学感知和WordPiece四种分词方法。研究发现32k-52k词汇表的WordPiece分词在多数任务中表现最优，而形态学感知分词在语法分析任务中效果更佳。团队开源了完整评估框架、预训练模型和基准测试，为土耳其语AI开发提供了实用指南。