这项研究提出了ORV（占用中心机器人视频生成）框架，利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比，ORV能提供更精确的语义和几何指导，实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成（ORV-MV）和模拟到真实的转换（ORV-S2R），有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明，ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法，为机器人学习和模拟提供了强大工具。

过去几十年，摩尔定律推动了计算性能的巨大进步，但AI革命需要远超互联网时代的能力提升。生成式AI的需求正在逆转传统趋势，推动从通用硬件向专用计算单元转变，包括ASIC、GPU和TPU等。这要求重新设计整个技术栈：采用专用互连网络突破通信瓶颈、使用高带宽内存解决内存墙问题、构建超高密度系统支持大规模同步计算。同时需要新的容错策略、可持续的功耗管理和内置的安全隐私保护，以及快速部署能力来跟上硬件创新节奏。

本文将与大家分享有助于实现最佳数据中心效率的服务器机架尺寸，了解这些参数为何重要、存在哪些选项以及如何选择最适合您工作负载的设备大小。

模型训练越来越不需要人类了！清华等提出RLPR，让AI通过语言直觉训练

想象一下，如果英特尔的服务器收入份额在40%到50%，AMD大约是40%，Arm在10%到20%。你不需要耗费多少脑力或者运用多少GPU就能想象得到，不是吗？

科技巨头思科表示，正在推出一系列新的轻量级认证，针对那些正在应对业务积压问题的合作伙伴，以便更好地将客户不断变化的购买行为与合作伙伴交付以更低成本交付全面解决方案的能力相匹配。

Anthropic 升级了 AI 助手 Claude 的研究模式，可将复杂问题拆解后遍历数百内外部数据源，生成带引用的报告，同时新增多款第三方应用集成功能，助力深度数据探索。

IT领导者必须做的不仅仅是接受初创公司可以提供的创新优势，还必须确保业务连续性和稳健运作。急于与初创公司展开合作，可能会导致双方关系不符合彼此利益，从而给CIO带来重大的业务技术风险。

Physics Wallah团队开发的Aryabhata 1.0是专为印度JEE数学考试优化的70亿参数AI模型。通过融合三个不同特长的数学模型，使用25万道精选题目进行训练，并采用创新的强化学习技术，Aryabhata在2025年JEE考试中取得86%-90%的准确率。该模型不仅解题精确，更能提供清晰的教学指导，已开源发布，标志着AI教育应用的重要突破。

大家都知道现在消费者的要求越来越高。与过去不同，时下商业方面不缺信息或选择。今天的消费者认为在线购物是理所当然的事，他们要求便利、个性化和上乘的体验。

这是一场属于电竞硬核产品的狂欢，也是联想2022拯救者生态图景的清晰。

时至今日，每家存储厂商都希望在全闪存阵列领域分一杯羹，而Pure Storage则继续保持着一定优势。在本次Garner年度魔力象限分析当中，七家制造商跻身领导者区间。

为了保持竞争力，银行和金融市场必须对劳动密集型业务实现自动化，以腾出宝贵的人力和技术资源，同时对新技术进行大量投资。

IBM公布的第一季度财报收益情况超过了预期，这表明COVID-19大流行的影响尚未触及科技企业的底线——至少现在还没有。

数据中心巨头Equinix宣布与新一代核技术公司建立合作伙伴关系，计划在欧洲和英国扩建数据中心。公司与Radiant、ULC-Energy和Stellaria签署协议，将采用小型模块化反应堆(SMR)技术。Equinix将从Radiant购买20个微反应堆，与ULC-Energy合作部署最多250MW容量，并与Stellaria签署500MW预订协议。公司认为SMR是应对AI驱动的全球电力需求激增的关键解决方案。

惊喜，惊喜——闪存芯片与SSD制造商东芝公司已经公布其NVMe光纤访问闪存阵列软件。

工欲善其事，必先利其器，要达成某个目标，一定得使用匹配的工具。

今天，我们向您介绍 IBM 的全新云原生产品和开源项目，它们可简化您的云之旅。

全球知名技术服务商DXC Technology的高级副总裁兼CIO，Kristie Grinnell不仅成功领导过多次大规模战略转型，同时能在一片喧嚣之下冷静、果断地支持技术团队。她的身上具备一种只有顶级CIO和数字领导者才具备的特质——高情商与硬核业务能力间的完美平衡。

上海AI实验室等机构联合开发的Dita机器人学习模型实现重大突破，仅需10个示例就能让机器人掌握复杂任务。该模型创新性地结合扩散模型与Transformer架构，让机器人具备类似人类的环境观察和任务理解能力，在多个基准测试中表现优异，并成功完成包括倾倒液体、多步骤操作等高难度真实世界任务，为通用机器人智能发展开辟新路径。