在UCloud私有云与容器产品线负责人叶理灯看来，私有云除了安全可控、合规、灵活定制等特性外，其实本质上应该是一个业务赋能平台，并且自身是可演进的。

2月25日，UCloud优刻得互联网事业部研发总监裴志伟进行了主题为《疫情之下，如何平稳从“线下”过渡到“线上？”》的在线直播课程，讲述了如何快速构建高质量在线课堂，本文根据其课程进行整理，希望对大家有所帮助。

AI PC的“规模效应”下，不仅仅是处理器、GPU的狂飙突进，更是一场对存储技术的“大考”。PC存储，正在经历一场结构性的升级。

德州农工大学研究团队发现多模态AI存在"视觉质量悖论"，即AI在处理略显模糊或有噪点的图片时，在推理任务上反而表现更好。研究开发了VQ-TTT技术，能动态调整图片特征以匹配AI偏好，最高提升8.6%准确率且计算开销极小。这一发现挑战了"高画质对AI更好"的传统认知，为AI优化提供新思路。

戴尔科技集团与中央广播电视总台和北京广播电视台一直保持着密切的技术合作，从各台8K超高清频道规划之初便积极参与其中。

微软的生态，其一面向开发者，其二面向合作伙伴。从目前来看，前者重点在于开源，后者重点在于微软智能云。

小米正在构建全新的“科技生态”，以不断融合、进化的技术体系，贯穿所有智能场景和终端，更紧密连接人和万物。

Mellanox网络以技术创新为驱动，赋能全球最快的前10台的超级计算机之6台， 包括美国最快、中国最快和日本最快超级计算机。Mellanox HDR InfiniBand网络已被广泛使用与世界各国的多台超级计算机中，包括微软Azure公有云的HPC云中。

Microsoft 365新版本在提供Word、Excel、PowerPoint、Outlook、OneNote等经典办公应用之外，将更加注重人工智能技术的融入以及安全级别的提高。

对于小美来说，看直播购物是她工作之余的休闲生活，但对于屏幕那头的虚拟主播来说，24小时的工作，才是她的生活。

想象一下，你正在参加一场料理比赛，有两位评委。第一位评委只给你一个分数，而第二位评委会详细解释你的菜品在口感、创意和技巧上的表现如何，然后才给出最终评价。显然，第二位评委的反馈对于你改进厨艺更有帮助。伊利诺伊大学研究团队正是秉持这一理念，开发了能像第二位评委那样工作的AI评估系统。

在笔者看来，算力时代已经到来，而浪潮信息G7的亮点也非常明显，比如全面支持多元算力、场景化的产品家族，以及智能化的管理，服务器操作系统KOS的全面兼容和支持，All in液冷。

十九大报告明确指出，加速创新型国家建设，将创新转化为经济增长的新动能，成为国家战略方向。此前，国务院发布并实施《国家创新驱动发展战略纲要》，以通过创新驱动发展来实现科技体制改革和经济社会领域改革。

在过去几年,数字化转型的呼声很高,但大多数是各大技术厂商从各自技术产品推广角度而发出的声音,企业真正需要的是能够兼备各种云技术并能高效、快速、低成本落地的数字化转型整体方案。

随着生成式AI的迅速崛起、AI代理的普及以及每个岗位对数字和人际技能的需求增加,AI正在重塑职场生态。到2025年,越来越多的组织将把生成式AI从实验阶段转变为业务规划的重要组成部分,从客户服务到供应链再到人力资源,各个关键职能都将发生变革。本文总结了2025年人力资源领域在应用生成式AI过程中需要考虑的10大趋势,涵盖AI代理的普及、性别差距、技能提升、工作性质变化、领导力转型、灵活办公等多个方面,为企业制定人力资源战略提供了重要参考。

“此芯科技致力于以高能效算力解决方案，推动端侧AI生态发展，通过AI技术应用，让生活、学习、工作变得更智能、高效、人性化。”此芯科技创始人、CEO孙文剑表示，希望以AI创造更美好的未来。

这项研究介绍了MOOSE-Chem3，一种通过模拟实验反馈进行化学假设排序的创新方法。传统的预实验排序仅依靠大型语言模型的内部推理，而该研究提出的实验引导式排序方法则利用先前实验结果来优化决策。研究团队基于三个领域假设构建了高保真模拟器，并验证了其对124个真实化学假设的预测准确性。他们开发的CSX-Rank方法通过功能聚类和反馈分析，将找到最优假设所需的实验次数减少了一半以上，即使在嘈杂条件下也表现出色，为化学研究提供了更高效的探索路径。

这项由上海人工智能实验室、南京大学和中科院深圳先进技术研究院联合完成的研究，开发了全球首个专门测试AI长视频推理能力的评估平台VRBench。该平台包含1010个多语言长视频和超过9000个多步推理问答对，创新性地采用双重评估机制，既测试AI的答案准确性，也评估推理过程质量。测试结果显示，即使是最先进的AI模型在复杂视频推理任务上仍存在显著不足，特别是推理过程的可靠性方面。

荣耀Magic4系列将成为荣耀征战全球的重磅力作，引领智能手机高端市场进入新的高度，也将助力荣耀在全球市场开疆扩土。

这项由宾夕法尼亚州立大学研究团队开发的FOVER方法解决了AI推理验证器训练中的两大难题：数据标注成本高和应用范围有限。研究者利用形式验证工具（如Z3和Isabelle）自动检查AI在形式逻辑和定理证明任务中的每一步推理是否正确，创建了高质量的训练数据集。令人惊喜的是，经过这种训练的验证器不仅无需人工标注数据，还能泛化到各类推理任务，在12个不同基准测试中表现优异，甚至在某些任务上超越了使用人工标注训练的验证器。这为提高AI推理能力提供了一条高效、通用的新途径。