“在云原生里环境里，所有东西都是动态的，而且数量等都会随着访问压力进行调整，如果仍然采用传统的监控手段就会变得非常困难。”

多模态大型语言模型（MLLM）通过在大型语言模型（LLM）中集成视觉编码器，在多模态任务中取得了有希望的结果。然而，大型模型的大小和广泛的训练数据带来了显著的计算挑战。例如，LLaVA-NeXT的最大版本使用了Qwen-1.5-110B，并且使用128个H800 GPU训练了18小时。

HPE ProLiant 500 Series Gen10服务器最显著的特点是：使用了CPU夹层板（CPU Mezzanine Board）的设计。

2018年的存储行业更像是2017年的延伸：发生巨大变化。很多趋势——如云采用率提高、从磁盘转向闪存、向软件定义一切转变——将塑造存储和数据中心基础设施。

没想到解决自动驾驶轮船的疑问，还帮我解决了另一个难题——如何防止树莓派吃灰，现在是时候用 OpenVINO 和神经计算棒去重新部署一下我的 YOLO 模型了。

个人计算机和服务器巨头戴尔公司今天表示，正在考虑剥离持有的虚拟化厂商VMware 81%股份的可能性。

俄罗斯人工智能研究院团队揭示大语言模型的惊人秘密：标点符号和停用词在AI记忆系统中扮演关键角色。研究发现删除这些"无关紧要"的词汇会显著降低AI性能，颠覆了传统认知。团队开发的LLM-Microscope开源工具让普通人也能窥探AI内部工作机制，为AI可解释性研究开辟新方向。

随着引领大规模业务转型的新领导角色出现，IT领导者将继续在推动数字化变革方面做出贡献——无论头衔是什么。

意大利理工学院与英国阿伯丁大学联合研究团队发布了一项突破性研究，提出通过合成数据训练视觉语言模型实现机器人的视觉视角采纳能力。研究团队创建了一个包含RGB图像、语言描述和精确空间变换矩阵的合成数据集，使机器人能够理解物体在不同视角下的空间关系。这一基础工作为实现能在人机交互中理解空间关系的具身AI系统铺平了道路，有望显著提升未来机器人与人类协作的自然度和直观性。

7月14日，以“释放数智生产力”为主题的 Kyligence 用户大会在上海前滩香格里拉大酒店成功举行。

前不久在美国波士顿举行的Red Hat Summit大会上，Matt Hicks宣布红帽将与通用汽车（General Motors）合作，传递出“软件创新不再局限于数据中心”这一信息。

据Flexera的报告，87%的企业接受了多云，72%的企业拥抱了混合云。在这个混合云的世界，企业拥有更多的数据，这些数据散布在更多的地点、应用和平台上。企业在充分利用混合多云策略优势的同时，也面临着数据管理和保护方面的新挑战。

未来网络安全供应商应该为非营利性组织和非政府组织提供免费、或者低成本的安全服务，大企业也可以利用自己的强劲购买力帮助小型机构改善自身安全状况。

MongoDB 4.2通过支持分布式事务、通配符索引、自动重试和修改分片键等让开发变得更快速；通过新的物化视图、Kafka连接器和对Kubernetes的支持以及客户端加密等，让应用变得更健壮；通过新的在线索引方式、更快的初始化速度等让运维工作变得更轻松。

这款打着“零信任”旗号推出的SIM卡将可以保护由智能手机发出的所有数据包，能够锁定特定设备，降低换卡攻击风险，既支持独立配置使用，也能与Cloudflare的移动代理WARP协同配合。

哈尔滨工业大学和鹏城实验室的研究团队开发了一种评估多模态大语言模型模态偏好的新方法，并证实这些模型在处理图像和文本信息冲突时确实存在偏好现象。研究者通过构建MC?基准测试，发现模型偏好受多种因素影响，并能通过表示空间操作进行控制。这种基于表示工程的方法不需额外训练，即可灵活调节模型偏好，有效应用于减少幻觉和提升多模态翻译等实际任务。

根据《经济学家》的一份最新报告显示，韩国、德国和日本对于即将到来的自动化浪潮做好了充分的准备。而另一方面，美国在25个国家中排名第九位，中国排名第十二。

我们现代的人工智能模型，尤其是大型语言模型（LLM），在解决复杂问题时往往需要逐步推理。想象一下，当你解决一道复杂数学题时，你不会直接写出答案，而是会一步一步地分析问题，检查每一步的正确性，最终得出结论。人工智能也需要这种能力。但问题是：如何确保AI的每一步推理都是正确的？

日前，世界领先的开源解决方案供应商红帽公司宣布与英特尔合作，设计推出最新的工业边缘平台，为构建和运行工业控制提供现代化的方法。

伊利诺伊大学研究团队开发的s3框架只需2,400个训练样本，就能超越需要17万个样本的现有方法，大幅提升语言模型的搜索质量。通过将搜索与生成解耦，s3使用"超越朴素RAG的增益"奖励，专注训练搜索智能体而保持生成模型不变。在通用和医学问答任务中，s3均取得最佳性能，同时实现33倍训练速度加快，适用于各类冻结或专有模型，为RAG系统开辟高效新路径。