借助英特尔市场领先的芯片级增强版硬件虚拟化功能，英特尔汽车事业部旨在为行业提供具有卓越性能和超高效率的软件定义汽车（SDV）的架构方案，帮助用户获得99%的高效率和零延迟。这一高性能计算平台提供了足够的空间来处理多个软件工作负载，充分满足了汽车用户对高质量和个性化体验的期望。

多伦多大学研究团队通过开发SEAM基准测试系统，发现当前最先进的视觉-语言AI模型存在显著的"模态失衡"现象。即便面对语义完全相同的信息，这些模型在处理视觉输入和文字输入时表现差异明显。研究涵盖国际象棋、化学、音乐、图论四个领域，测试了21个主流模型，揭示了分词错误和视觉幻觉两大根本原因。这项工作为评估和改进AI跨模态理解能力提供了重要基准，对推进通用人工智能发展具有重要意义。

面对当前的攻击态势，端点安全防护需要综合运用多种技术。

强化学习正在重新成为AI领域的焦点技术。虽然该技术起源于20世纪70年代，但直到最近与大语言模型结合后才展现出巨大潜力。从人类反馈强化学习到可验证奖励强化学习，这些方法使AI模型获得了推理能力。然而，关键问题仍待解答：强化学习能否在难以验证的领域实现突破？大规模扩展会带来什么结果？尽管存在挑战，强化学习不受人类能力限制，有望创造超越人类的新型智能。

Hybri应用程序的开发计划是在冠状病毒大爆发之前，目的是为用户创建伴侣、朋友或家人。创建后的数字伙伴或朋友利用VR或AR可达到活灵活现的效果，用户可以通过智能手机或通过兼容VR/AR耳机与数字伙伴互动。

对于戴尔来说，我们认为数据中心业务仍然处境艰难，尽管存储产品进入新的周期。不过戴尔将继续受益于远程办公的趋势，因为我们认为笔记本电脑产品还有新的需求空间，会在戴尔未来的财报中占据一席之地。

像制作工艺雕塑品一样去生产电视。

OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景，但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益，但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成，共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房，民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存，建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。

疫情之下，焉有完卵。

AIRI研究团队开发了HeroBench测试平台，在RPG风格虚拟世界中评估25个大型语言模型的长期规划能力。研究发现AI在复杂多步骤规划任务中表现差异巨大，顶级模型Grok-4达到91.7%成功率，但加入升级机制和干扰因素后性能显著下降。该研究揭示了传统学术测试无法反映的AI规划能力真实水平，为改进AI长期规划提供了重要基准。

UniTEX是香港科技大学与Light Illusion团队联合开发的创新3D纹理生成框架，彻底突破了传统UV映射的限制。该技术引入了"纹理函数"概念，将纹理定义为3D空间中的连续函数，完全绕过了拓扑歧义问题。配合精心设计的大型纹理模型和高效的扩散Transformer微调策略，UniTEX能从单一参考图像生成高保真、完整的3D纹理，同时在艺术家创建和AI生成的复杂模型上都表现出色，为游戏、VR和数字内容创作领域带来革命性变化。

在NETSCOUT Arbor发布的《第13次年度全球基础设施安全报告》中，受访者被问到他们部署了哪些安全措施来抵御DDoS攻击……

在软银对ARM的专利进行尽职调查时，这个通常会持续数周漫长而费力的过程，在短短几天内就会快速完成了。原因在于支持人工智能的软件相比人类来说可以轻松读取各种文档。

互联网的寒冬已至，当大龄程序员抓住上岸的稻草，他的生活会如预期的美好吗

阿里巴巴通义实验室开发的LHM系统能够在几秒钟内将单张人物照片转换成可自由运动的3D虚拟人物。该技术采用多模态变换器架构，结合3D高斯分布表示和自监督学习策略，在重建质量和生成速度上都显著优于现有方法，为虚拟现实、游戏制作和数字内容创作提供了新的可能性。

微软研究院与北京大学的团队开发出全新的大型混合推理模型（LHRMs），解决了大型推理模型的过度思考问题。这种创新模型能够像人类一样，根据问题复杂度自动决定是否需要深入思考。研究团队设计了两阶段训练方法，包括混合微调和混合群体策略优化，使模型学会智能切换思考模式。实验证明，LHRMs不仅在数学、编程等推理任务上表现出色，还避免了对简单问题的过度思考，大幅提升了响应效率和用户体验。这项研究为构建更接近人类认知模式的AI系统提供了新思路。

在存储性能委员会（Storage Performance Council, SPC）组织的SPC-1TM基准测试中，浪潮存储AS5500G2创下150万IOPS的评测值，系首次SPC-1TM中端存储评测性能记录突破百万，全球第一。

躲在厚厚镜片后的我，白天是电商公司的宅男运维，晚上是夜的王者——“黑帽子”。

不同于上世纪计算机的向下平民化，这次 HPC 向上拥抱更为复杂的业务负载。

云和虚拟化技术的加速采用为中国企业带来了更多的IT复杂性，并由此产生了数据安全等挑战。