简而言之，RAID分层技术就是把来自主机的数据以RAID 10的方式写入磁盘，然后利用内部机制，在线完成数据到RAID 5的转换，实现实际占用空间的节约。

字节跳动团队提出RewardDance框架，首次系统性解决视觉生成中的奖励模型扩展问题。该框架通过将奖励预测转为生成式任务，并将模型规模扩展至260亿参数，同时集成任务指令、参考样例和推理能力，有效解决了"奖励作弊"问题。实验显示，在文本生成图像任务中质量提升10.7分，视频生成性能改善49%，达到行业领先水平，为AI视觉创作提供了更强大可靠的技术基础。

人工智能在建筑设计领域正展现出惊人潜力。从生成令人赏心悦目的建筑效果图，到创造无限游戏世界，AI 正逐步改变设计流程。尽管人类仍是核心创作者，但 AI 辅助工具正迅速普及，未来可能会大幅提升设计效率和质量。这一趋势引发了对 AI 取代人类建筑师的担忧，也带来了硬件革命和地缘政治影响。

新年伊始，多地接近或突破历史同期最低气温，早已被冻成狗了！想想都打哆嗦！不期而遇的是，“幽灵”和“崩溃”微处理器漏洞也来了。

云网络公司Arista Networks今天发布最新季度财报，以表现稳定的业绩再次超出分析师对其收益和收入的预期，使得股价在盘后交易中有所上涨。

一位研究人员因在未经导师同意的情况下收集课程材料来训练一个聊天机器人而受到批评，他声称这个机器人可以解决麻省理工学院计算机科学学位的作业和考试问题。

微软近日宣布开放Infer.NET源代码，是微软内部开发的一个机器学习引擎，用于为Azure、Office 365和Xbox视频游戏平台提供支持。

优化卓越客户体验、全球人才搜索以及数字零售创新如何发展？

微软已经在与Swift SCRL合作，将该组织的金融通信网络引入Azure。

惠普公司（Hewlett Packard Enterprise Co.）的盈利超出了预期，但是收入却出现下滑，这家老牌科技公司的首席执行官Antonio Neri表示，该季度的这种业绩状况主要是由于国际贸易紧张局势和“市场动态转变”造成的不确定性带来的。

刚刚与大众汽车公司（Volkswagen AG）达成重大的基础设施协议，AWS马不停蹄地又在今天推出了让企业在使用其云平台时更具灵活性的新功能。

上海AI实验室等机构联合研究开发的InMind框架，通过阿瓦隆社交推理游戏测试AI是否能理解和模仿人类个性化推理风格。研究发现，尽管GPT-4o等先进模型在基础任务表现良好，但在理解个性化推理方面仍有明显不足，大多依赖词汇相似性而非深层推理模式。DeepSeek-R1等推理优化模型展现出更好潜力，为开发更懂人心的AI系统指明了方向。

思科今天表示，将斥资6.6亿美元收购位于美国加州卡尔斯巴德的高速光网络专用芯片制造商Luxtera。就在这笔交易公布的一周之前，已经有传闻称两家公司正在进行收购谈判。

卡内基梅隆大学研究团队开发了名为Multiverse的创新AI架构，让大语言模型首次具备了类似人类大脑的"多线程思考"能力。通过巧妙的MapReduce设计，该系统能够将复杂问题分解为并行处理的子任务，然后无损整合结果。在仅用1000个样本、3小时训练后，Multiverse-32B在数学竞赛中较基础模型提升23.6%，实现最高2倍计算加速，为AI推理效率的提升开辟了全新道路。

布尔诺理工大学研究团队开发了DiCoW和DiariZen两个系统，用于解决多人对话中的语音识别难题。该系统巧妙结合说话人分离与语音识别技术，在国际挑战赛中获得第二名，能处理15种语言的对话场景。研究发现系统具备良好的跨语言泛化能力，即使主要用英语训练也能处理其他语言。团队已开源相关模型，为会议记录、多语言交流等实际应用提供了强大工具。

10月8日，瑞士科学家Michel Mayor和Didier Queloz与加拿大裔美国人James Peebles因其在宇宙学和系外行星方面的开创性工作而共同获得诺贝尔物理学奖。

蚂蚁集团推出UI-Venus系统，这是一个能够仅通过屏幕截图就理解和操作用户界面的AI模型。该系统采用强化微调技术，在多个基准测试中达到业界最佳水平，其72B版本在界面识别任务上准确率达95.3%，在复杂的安卓操作任务中成功率达65.9%。研究团队还开发了创新的自进化轨迹对齐技术，显著提升了AI在多步骤任务中的规划能力，为智能化人机交互开辟了新途径。

今日，英特尔以线上形式举办了主题为“同芯共智，数创美好”的2022英特尔工业物联网大会。在此次大会上，英特尔携众多行业伙伴展示了其在工业物联网领域取得的优秀技术成果，并全面分享了英特尔如何通过领先的软硬件解决方案加速产业数字化升级。

人工智能正在重塑软件行业。传统的应用程序模式正在瓦解，取而代之的是以AI为中心的计算世界。用户将通过智能助手完成任务，而不是在众多应用程序之间切换。这种转变将颠覆现有的应用分发经济，创造新的权力结构和商业模式。未来的软件将是模块化、按需和AI可调用的，而不是独立的应用程序。

本文介绍了一种新的提示方法,旨在充分利用多智能体人工智能系统。随着智能体AI的兴起,我们将面临如何通过提示来调用合适的智能体AI完成任务的挑战。文章探讨了"驾驶员座位"和"乘客座位"两种提示方法,并提供了实际应用示例。同时还介绍了最新的多智能体AI研究进展,包括基于句子嵌入的智能体推荐技术。