随着“小程序线下沙龙·厦门站”的落幕，即速应用福建站巡回沙龙宣告圆满结束。本次沙龙，即速应用将目光聚焦在福州与厦门两座美丽的滨海城市，吸引了500余人到场参加。

所谓使用性故障，是指由于操作、维护人员的误操作、对故障现象的错误判断、所采取的不当措施及经验性诊断等造成的故障。UPS的使用性故障大致可以分为知识性故障、操作性故障、延误性故障、维护性故障、经验性故障、环境性故障、突然掉电故障、UPS器件或板级故障等。

斯坦福大学等国际研究团队通过对比GPT-3.5、GPT-4o等六个主流大语言模型在印地语、波斯语和中文对话中的表现，发现AI在不同语言中的"幻觉"现象存在显著差异。研究显示中文表现最稳定，幻觉现象最少，而印地语和波斯语中AI经常出现答非所问的情况。这一发现揭示了训练数据质量对AI语言能力的决定性影响，为多语言AI公平性发展提供重要参考。

腾讯AI Lab最新发布的Locas技术通过创新的"侧挂记忆"设计，让AI模型能够像人一样持续记忆长文本内容而不遗忘已有知识。该技术仅需0.02%额外参数就实现显著性能提升，在20万字文本处理和长对话问答任务中表现优异，为构建真正智能的AI记忆系统开辟了新路径。

之前的内容里，我们已经对Pravega的特性和优势进行了介绍，相信大家对它已经有了一个完整的了解。

近期调查显示，成本预测困难已成为企业采用生成式 AI 的主要障碍之一。46% 的受访 IT 专业人士表示，定价缺乏可预测性阻碍了他们在组织中实施生成式 AI。为缓解这些担忧，IT 专业人士倾向于按需付费模式，而非供应商要求的预付承诺。除定价问题外，潜在负面结果和对收益缺乏信心也是阻碍采用的重要因素。

谷歌DeepMind开发的AlphaProof和AlphaGeometry 2系统实现了AI数学推理的重大突破，采用神经符号方法让AI像人类数学家一样思考。两个系统分工合作，在2024年国际数学奥林匹克竞赛中获得满分，不仅能解决复杂数学问题，还能提供严格的证明过程。这项技术将革命性地改变数学教育、科学研究和各行业应用。

企业需要有一个统一的部署规划，并且对于任何一个环节，都要从自身情况出发去做选型和选择，而不盲从于某种架构或技术。

Omdia调研发现，PyTorch、TensorFlow与MindSpore在知名度与市场份额上处于第一梯队。

上海人工智能实验室等多所高校联合开发了DeepResearch Arena评测基准，专门评估AI研究助手的真实能力。该系统创新性地使用学术讲座作为测试素材，通过MAHTG系统从200多场讲座中提取研究灵感并生成超过1万个研究任务。实验显示即使最先进的AI模型也面临显著挑战，为未来AI研究能力发展提供了重要参考。

这项由浙江大学CAD&CG国家重点实验室研究团队开发的"多模态深度研究员"系统，能够自动生成包含精美图表和文本的专业报告。研究者提出了"可视化的形式化描述"（FDV）方法，使AI能够理解和生成高质量可视化内容。该系统分四个阶段工作：研究信息、学习示例、规划内容和生成报告。实验表明，与基线方法相比，该系统在可验证性、可视化质量和一致性方面表现出色，使用Claude 3.7 Sonnet模型时总体胜率达82%。

Adobe作为后期制作领导者，长期致力于支持电影制作和影视娱乐行业。近二十年来，Adobe Premiere Pro已经发展成备受信赖的剪辑软件，包括长篇和影视剧内容在内的编辑与后期都可通过Premiere Pro完成。

Check Point Research (CPR) 近期报告显示，自 2020 年年中以来，全球范围内各行业机构平均每周所遇网络攻击次数不断增长，其中教育/研究行业受到的影响高于其他行业。

Check Point Research (CPR) 在两家最大的移动芯片制造商 - 高通和联发科的音频解码器中发现了漏洞。如果不进行修复，上述漏洞可能导致攻击者趁机远程访问受攻击者的媒体和音频对话。CPR 估计，如不及时修复，全球三分之二的手机将会受到波及。

这项由加拿大Vector研究所领导的研究提出了"模型免疫"概念，通过让AI模型在训练过程中接触已标记的虚假信息，增强其辨别和拒绝类似虚假内容的能力。类比人类疫苗接种原理，研究者在微调阶段向模型注入约5-10%的已标记错误内容作为"疫苗"。初步实验表明，免疫后的模型处理虚假信息的能力从60%提升至78%，同时保持了常规任务性能。研究团队还设计了严格的伦理与治理框架，确保虚假内容使用安全。这一方法为提高AI系统的事实准确性提供了预防性解决方案。

Cloudflare承认在使用React useEffect钩子时出现编码错误，导致平台控制面板和多个API服务中断超过一小时。该错误源于控制面板中useEffect钩子的依赖数组包含问题对象，导致对租户服务API的重复不必要调用。由于对象在每次状态或属性变化时都会重新创建，钩子在单次渲染中反复运行，最终使API过载。此事件引发了开发者社区对useEffect使用的讨论。

vivo和香港中文大学的研究团队开发了UI-R1系统，首次将强化学习技术应用到图形界面操作中。该系统仅用136个训练样本就能让AI学会操作手机、电脑界面，在跨平台测试中表现优异，为智能设备交互开辟了高效的新路径。

简单说，就是我们把原本要扩容的集团总部数据中心另一台SC7020存储放到新园区数据中心，构建基于集团总部与新园区数据中心的双活架构，由我们的服务咨询团队帮你们完成数据中心迁移。

当我们一起冲刺的时候，在弯道附近还有许多的惊喜在等着我们！比如，日前在于巴塞罗那举办的VMworld欧洲大会上，我们高兴地宣布推出一系列全新功能特性和选项，旨在转型超融合基础设施网络，并使通往VMware云的路径变得更轻松。

来自哈佛大学等顶尖学府的研究团队在这篇论文中挑战了传统观念，认为Token压缩不仅仅是提高AI模型运行效率的工具，更应成为生成式AI模型设计的核心原则。研究表明，精心设计的Token压缩策略可以促进多模态深度整合、减轻AI"幻觉"问题、增强处理长序列输入的能力，并提高训练稳定性。论文详细分析了现有方法的局限性，并提出了算法创新、强化学习指导和硬件协同设计等未来研究方向。