英特尔广泛的AI硬件组合及开放的软件环境，为Meta发布的Llama 2模型提供了极具竞争力的选择，进一步助力大语言模型的普及，推动AI发展惠及各行各业。

统计数据显示，自2010年以来，停机时间的平均成本上升了38%，平均每起事件成本超过74万美元，相当于每分钟损失成本近9000美元。在这种背景下专业的数据中心全生命周期服务开始赢得关注，一些富有前瞻性的公司也开始大力布局。

新IT浪潮已经到来，超融合就是诸多风口之一。对于超融合，业界目前比较普遍的共识是——软件定义的分布式存储层和虚拟化计算是超融合架构的最小集。

想象一下，如果英语使用者可以轻松使用ChatGPT，那么波兰语使用者也应该有一个同样强大的语言模型来理解和生成他们的母语。Bielik 11B v2正是朝着这个方向迈出的坚实一步。这个模型就像是专门为波兰语定制的数字翻译官，不仅能够流利地"说"波兰语，还能深入理解波兰文化背景和语言细微差别。

数据成为企业数字化转型成败的关键因素，可是数据安全是否也得到了企业的同等重视？在未来的数字化时代，企业将如何应对数据威胁的挑战？为此在第二十四期DWorks中对《数字化转型云安全问题》展开了调研。

康奈尔大学团队提出的"神秘语言模型"(Eso-LMs)创新性地融合了自回归和掩码扩散模型的优势，实现了两种范式间的平滑过渡。研究最大突破在于首次为掩码扩散模型引入KV缓存技术，同时保留并行生成能力，使推理速度比标准扩散模型快65倍，比半自回归模型快4倍。通过设计特殊的注意力机制和采样策略，Eso-LMs在保持扩散模型并行生成优势的同时，解决了传统扩散模型的效率瓶颈，为语言生成任务提供了质量与速度兼具的新解决方案。

“你知道未来云数据中心会怎么发展，那你就知道应该攻克什么样的技术，给你的用户提供什么样的解决方案。比特管理瓦特，比特也要强，瓦特也要强，双管齐下。”何波说。

人类很难相信自己无法理解的机器，并最终阻碍了我们从这一创新技术中切实受益。

AI正是解决之道。

这项研究通过训练72个不同配置的模型，系统分析了混合线性注意力架构的设计原则。研究发现独立表现最佳的线性注意力机制在混合架构中未必最优，并识别出选择性门控、分层递归和控制性遗忘是成功混合架构的三大关键要素。结果表明，采用3:1到6:1的线性与全注意力比例能够在保持性能的同时将内存使用量减少4-7倍。

是什么让这个百年老港焕发“智慧之光”？

英伟达（Nvidia）的人工智能故事理所当然地吸引了投资者的目光，不过竞争对手也在准备替代方案。AMD、英特尔、Cerebras、Tenstorrent、Groq、D-Matrix 和所有云服务提供商将如何影响市场呢？

虽然中兴事件得以平息，但代价太大了。是什么卡住了我们的脖子而必须接受那些苛刻的条件?

完全自主研发的内存多维数据库产品内测版本成功发布!相比原有元年 C1-Tabase 版本中，加载和聚合性能提高了将近 7 倍，内存占用节省一半!这是国内内存 OLAP 产品的 标志性事件!

村田持续关注车载和通信市场，聚焦环境、工业及健康领域。

伊利诺伊大学研究团队通过对比实验发现，经过强化学习训练的视觉语言模型虽然表现出"顿悟时刻"现象，但这些自我纠错行为并不能实际提升推理准确率。研究揭示了AI模型存在"生成-验证差距"，即生成答案的能力强于验证答案质量的能力，且模型在自我验证时无法有效利用视觉信息，为AI多模态推理发展提供了重要启示。

中国和东南亚地区领先的高性能数据中心运营商和服务商万国数据控股有限公司（以下简称“万国数据”或“公司”）（纳斯达克股票代码：GDS；港交所股票代码：9698）今日公布截至2023年12月31日第四季度及全年未经审计的财务业绩。

同时处理500个任务的AI会崩成什么样？Distyl AI测试了20个主流模型

「当前最火爆的赛道之一“芯片行业”正在进行一场洗牌，大量资金的涌入让无数创业公司崛地而起，芯片行业的机会已经多到眼花缭乱。 今日推荐 晚点AUTO（id：gh_30ebd85b0f58）一篇文章，作者：马慧 编辑：黄俊杰。」

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