Ryff带来的对象替换技术也许类似于Amazon之于图书以及iTunes之于音乐，预示着广告行业也将迎来新一波重大革命。

两家大数据先驱Cloudera和Hortonworks今天宣布了双方称之为相对平等的合并，称将把两家公司合并为一个年收入约为7.2亿美元的新实体。

印度理工学院团队开发出MPA模型对等对齐器，这是一种革命性的AI训练方法，能让小型视觉语言模型在无需人工标注数据的情况下，通过大模型指导显著提升性能。该技术通过三步法实现知识传递：大模型自动出题答题、精准识别知识差距、针对性强化训练。实验显示小模型性能提升高达15.2%，成本仅为传统方法的几十分之一，为AI技术普及开辟新路径。

Google打造的Magic Editor承诺“无需专业编辑工具，即可实现复杂编辑效果”。

这项由都柏林大学团队完成的研究提出了DriftMoE系统，通过神经网络路由器与增量专家的协同学习来处理数据流中的概念漂移问题。该方法在九个基准数据集上的表现与传统大型集成方法相当，但资源消耗显著更低，特别适合边缘计算等资源受限场景，为构建高效自适应的流数据学习系统提供了新思路。

基于云服务最本源的这三点考虑，HPE提出了HPE GreenLake即服务模式。

中科英泰智能称重解决方案采用英特尔处理器打造，能够以低功耗提供强大的计算性能、安全性和可靠性。这些能力对于运行边缘人工智能工作负载至关重要。该系统还使用英特尔OpenVINO工具套件来帮助优化图像识别应用程序。

英国 NCSC 发布新指导，提出六大原则，助力企业打造积极网络安全文化，提升防御网络攻击能力。

互联网时代，信息呈指数级增长，海量资讯令人们应接不暇，陷入认知过载的困境。

本文介绍了企业如何通过强化数据基础设施、治理、合规、风险管理与人才培训，加速实现 AI 应用。专家建议聘请拥有丰富实践经验的顾问，并注重安全防护与文化变革，以有效克服 AI 推广挑战。

Meta团队开发的ViTok突破了视觉AI压缩技术的瓶颈，发现压缩质量的关键在于存储的浮点数总量而非模型复杂度。该方法在保持图像和视频重建及生成质量的同时，计算效率提升2-5倍，在多个基准数据集上创造新纪录，为高效视觉AI应用提供了重要技术基础。

数据湖这个词在21世纪10年代初出现的时候，有些人认为它是在恰当的时间出现的一种恰当的架构。数据湖是一种非结构化的数据存储库，利用了新的低成本云对象存储格式（如Amazon S3），可以容纳来自网络的大量数据。

就像互联网的崛起一样，区块链的崛起也正在给个人和组织提供实现生产力巨大进步的商机。根据笔者的经验，区块链可以提高个人、公司、供应商和立法者之间的交易流程，可以创造更多具扩展性的、高效的解决方案。

据Pure Storage 2021年预测，一些IT/OT高度汇流并在偏远和区域性地点产生大量数据的产业，如石油与天然气以及水电公共事业等， 将率先从分布式云中获益。

仿人/仿生机器人领域还不到100家企业，说明这个行业还没有真正火起来。

虽然还不完美，但这款App在一定程度上包含了元数据，值得其他同类App从中学习借鉴。

斯坦福大学研究团队提出FramePack技术，通过几何级数压缩和反向采样策略，有效解决了AI视频生成中的遗忘-漂移矛盾问题。该方法实现了固定计算复杂度下的任意长度视频生成，在多项评估指标上表现优异，为AI视频生成领域带来重要突破。

这个世界需要加速计算，需要云，需要NVIDIA和百度智能云，一起深入客户一线，一起发现、优化，加速最重要的计算任务，需要业务、工程、优化工程师的紧密合作！

如今，很多传统企业面临数字化转型升级，特别是一些中小企业，如何快速又便捷地进行数字化改造，成为了他们考虑的重要因素。

中科英泰智能称重解决方案采用英特尔处理器打造，能够以低功耗提供强大的计算性能、安全性和可靠性。这些能力对于运行边缘人工智能工作负载至关重要。该系统还使用英特尔OpenVINO工具套件来帮助优化图像识别应用程序。