为应对这些挑战，去年我们推出了戴尔科技云平台（DTCP）。该解决方案结合了VMware Cloud Foundation（VCF）和Dell EMC VxRail超融合平台，并采用全堆栈集成，提供一站式混合云方案。

OpenAI 推出了 GPT-4.1 系列，专注提升编程效率、扩展长文本处理能力与指令执行准确性，同时大幅降低成本，为企业和开发者提供更灵活的 AI 工具。

OpenAI 推出代号"Orion"的 GPT-4.5 模型，这是公司迄今最大规模的 AI 模型。GPT-4.5 在计算能力和训练数据方面均超越以往版本，但 OpenAI 并不认为它是前沿模型。该模型将逐步向付费用户开放，但运营成本高昂。尽管在某些基准测试中表现出色，但 GPT-4.5 在部分任务上仍落后于其他 AI 推理模型，凸显了传统预训练方法的局限性。

Miercom下一代防火墙的评测中，内置于 Check Point 安全访问服务边缘 (SASE) 解决方案的 Harmony Connect 的威胁防御技术采用了与 Check Point Quantum 下一代防火墙产品相同的强大恶意软件防御技术，相对其他安全平台能够阻止更多恶意软件及其他威胁。

近日，国际数据公司IDC发布《中国路由器市场季度跟踪报告，2022Q1》，报告显示，2022年一季度，紫光股份旗下新华三集团以17.8%的市场增速，位列中国企业网路由器市场主流厂商增速第一。

到2030年，预计中国售出的汽车中将有40%为电动汽车；MIT研究发现，尽管“油转电”收益明确，也会给消费者乃至整个社会带来巨大的代价。

近日，英飞凌面向业界推出首款用于实现安全无线充电的身份验证解决方案OPTIGA Trust Charge。全新OPTIGA Trust Charge是业界首款可用于Qi 1.3无线充电标准的嵌入式安全解决方案。

这项研究探讨了如何使大语言模型生成的机器翻译体现特定译者的风格特点。研究团队来自格罗宁根大学和米兰-比可卡大学，他们使用PAR3数据集（包含7种语言小说的多译者翻译）进行实验。他们首先验证了译者风格的可区分性，然后比较了提示方法与转向技术在引导模型生成个性化翻译方面的效果。研究创新性地提出了基于稀疏自编码器的对比转向方法，通过调整模型内部表示来引导输出风格。结果表明，该方法在保持翻译质量的同时能有效实现个性化，且对较小模型尤其有效。

在今年的Think大会（Think 2019）上，IBM很自豪地展示了在全系列IBM Z云产品上取得的进展，以及我们的客户如何充分利用这些解决方案来帮助他们更好地保护数据。

随着欧拉在各行各业的规模应用，涌现出一大批优秀的应用案例和创新实践，有力地推动操作系统产业的创新和行业数字化转型深入。

在这种新兴范式下，通信服务提供商可以在当前服务模式的基础上进一步创新，以迈向可以产生新收益流的云原生服务。然而实现下一代移动服务所需的规模、灵活性和敏捷性是整个行业面临的巨大挑战，但也有一个独特的解决方案：基于通用处理器的网络虚拟化。

金蝶国际软件集团有限公司（下称“金蝶国际”或“集团”；股份编号：00268.HK）今天公布其截至2017年12月31日止12个月（“报告期”）之经审核年度业绩。

5月14-16日，英特尔主办一年一度的开源技术峰会（OSTS）。该峰会源自2004年的一次内部会议，从最初只有几十个英特尔工程师参加，扩大到如今500人参会的规模。

NVIDIA Omniverse公测版现已上线，NVIDIA诚邀合作伙伴共同探索虚拟协作与照片级逼真仿真模拟技术的全新世界。

IBM 计划推出全新容器原生软件定义存储解决方案 IBM Spectrum Fusion HCI；新发布的 IBM ESS 3200 提供先前型号 2倍的数据访问性能。

在全球信息化进入全面渗透、跨界融合、加速创新、引领发展新阶段的大背景下，数字经济正在成为经济增长的新动能，烽火正顺应产业融合带来价值转移的趋势，由 CT 领域向 IT 领域，在行业信息化、云计算、大数据等领域悄然布局。

在SC20大会今天发布的全球最快超级计算机TOP500榜单中，近70％的机器（包括排在前10名中的8台）均采用了NVIDIA技术。

TAO工具提供提供QAT(Quantize Aware Training)量化感知的训练模式，不过目前QAT效果还在验证当中，倒也不急于使用，因此我们还是以标准模式来训练。

微软研究院团队开发的BitNet v2技术实现了AI大语言模型的重大突破，通过创新的H-BitLinear模块和哈达玛变换技术，成功将模型激活精度从8位降低到4位，同时保持了几乎相同的性能表现。这项技术显著提高了模型的计算效率和硬件利用率，为AI模型在边缘设备和批量推理场景中的部署开辟了新道路，有望推动AI技术的更广泛普及应用。

这项由浙江大学和香港大学联合研究的PH-Reg方法解决了视觉Transformer模型中的"异常令牌"问题，这些异常会干扰模型对图像细节的准确理解。研究团队提出了一种不需要完全重新训练的自蒸馏方法，通过添加"寄存器令牌"来吸收这些异常。实验表明，PH-Reg在语义分割和深度预测任务上显著提升了性能，平均mIoU达到41.85%，优于现有方法。该技术为现有大型视觉模型提供了一种高效的改进路径，无需昂贵的重新训练过程。