MIT等顶尖机构联合提出SparseLoRA技术，通过动态稀疏性实现大语言模型训练加速1.6倍，计算成本降低2.2倍。该方法使用SVD稀疏性估计器智能选择重要计算部分，在保持模型性能的同时显著提升训练效率，已在多个任务上验证有效性。

「Hello moto」将会一直持续。

OpenAI 推出 ChatGPT 深度研究代理，能够在 5 到 30 分钟内分析数百个在线资源，生成全面报告。该代理使用 o3 模型搜索互联网信息，准确性比现有模型高，但仍存在一些局限性。目前仅向付费用户开放，未来将扩展功能并提高使用限制。

无论企业的实际目标是工作流程自动化、还是建立起坚实可靠的企业自动化策略，网络自动化解决方案的组件清单中永远不会缺少Ansible的身影。

未来，浪潮商用机器希望通过渠道战略升级及与ISV的强化合作，实现从业务场景到用户应用优化层面的行业纵深突破。同时，建立ISV渠道开拓体系，并围绕OpenPOWER和人工智能、智慧计算领域的业务需求，寻求更多的市场机会。

想象一下，你有一辆非常省油的汽车（比如BitNet b1.58这样的1比特模型），但每次加油都必须使用高级燃油（8比特激活值）。虽然车辆本身很节能，但燃油成本仍然不低。这正是当前大语言模型面临的困境。

这是首份关于自动驾驶领域视觉-语言-行动模型的全景调研，由清华大学等多校团队完成。研究梳理了让汽车能看、能说、能开的VLA4AD技术发展历程，从早期语言解释器到最新推理增强系统的四个阶段，分析了20多个代表性模型，整理了相关数据集和评估方法，并指出了实时性能、安全验证、多模态融合等关键挑战和未来发展方向。

随着企业规模的拓展，企业总部与分支机构间的信息沟通却变得越来越有难度。一线城市之间的网络传输质量还可以保障，但二、三线城市或边远郊区的网络传输就不容乐观了,有什么解决方案？还得用4G！但是要再加一个“小盒子”思杰的NetScaler SD-WAN。

最快速的了解新的病毒带来的病例成因早日实现对症下药，成为打赢“抗疫”的关键。今天AI等新技术在积极发挥着作用。

在 IDC数据复制和保护（DR&P）市场报告中，Veeam 在2021年下半年已成为并列全球第一的提供商*，同时全球营收同比增长高于市场平均水平的 11.1%。

华盛顿大学研究团队开发出MUTEX系统，让家用机器人具备类人灵活性。该系统通过扩散策略和分层学习，使机器人能观察人类演示视频自主学习，在陌生环境中适应性完成复杂任务。测试显示成功率提升近一倍，动作更自然流畅。系统具备多任务协调、人机协作和安全保护功能，为未来智能家居和工业应用奠定基础。

总的来说，尽管人工智能和区块链市场大有可能充斥着炒作，但这两个新兴技术也确实可以互惠互利。

阿里巴巴与哈工大(深圳)联合推出的ComfyUI-Copilot是一款基于大语言模型的插件，旨在提升AI艺术创作平台ComfyUI的易用性。它采用多代理框架提供三大核心功能：智能节点和模型推荐、一键式工作流构建和专业问答服务，所有功能由涵盖7K节点、62K模型和9K工作流的知识库支持。评估显示其推荐准确率高，已吸引超过1.6K的GitHub星标和来自22个国家19K用户的使用。

近日，IBM Cloud Pak for Security的发布更是让IBM在云安全方面的产品矩阵更加完整。该平台创新性地实现了业界首次无需从原始数据源移动数据而能连接任意安全工具、云和本地部署的系统。

关于美国商务部针对华为修改直接产品规则，华为今日正式作出官方回应。

哈工大团队提出SENTINEL框架，通过句子级早期干预和交叉验证机制，将多模态AI的视觉幻觉率从52.7%降至4.3%，降幅超90%。该方法采用域内数据自举策略，无需外部标注，在保持AI通用能力的同时显著提升了图像描述准确性，为可信AI发展提供重要突破。

说到人工智能(AI)领域，就不得不提起“人机大战”中的“阿尔法狗”( AlphaGo )这个嚣张的名字，自2016年3月初出茅庐，一路刷新纪录震惊世人，以99.8%的胜率，先后战胜世界各国顶尖围棋高手，轰动一时，人们将这一成绩视为人工智能的巅峰之作。

新兴公司 Biograph 由长寿科学领域的知名人物彼得·阿提亚博士共同创办。Biograph 的首席执行官及另一位创始人约翰·赫林是硅谷的知名人物，曾因在 2005 年奥斯卡颁奖典礼上扫描名人手机而声名显赫。Biograph 自称是全球“最先进”的预防健康和诊断诊所，计划在硅谷和纽约市开设分支，并最终扩展到全球。该

6月29日，在上海世界移动通信大会上，联想携手Arm发布首款基于Arm架构Graviton平台的5G云专网解决方案。

清华大学团队提出首个统一3D点云预训练方法UniPre3D，突破传统方法只能处理特定规模数据的局限。该方法巧妙利用3D高斯喷射技术将3D数据转换为2D图像进行处理，并设计了针对不同数据规模的自适应融合策略。在多个标准数据集上的实验表明，UniPre3D在物体分类、场景分割等任务中均取得显著性能提升，为3D视觉的统一化发展提供了重要突破。