“数据丢失”一词听起来略显专业，似乎和普通人关系不大，但其实自人类有了语言、文字和书籍以来，广义上的“数据丢失”就屡见不鲜。大到朝代断代，文字失传；小到古法工艺难以再现，典籍流失。

一加中国区总裁李杰宣布未来将高效整合OPPO优势资源，通过数字、Ace双系列主攻性能赛道。

以逆向工程思维，通过对5G标准的深度理解和软件开发的丰富经验来让5G边缘计算技术迅速适配到制造业关键场景中，这是这个群雄纷争年代艾灵网络的成长机会，也是中国智造的5G机会。

普渡大学团队开发出LLMalMorph框架，利用大语言模型生成恶意软件变种，通过六种代码变形策略成功生成618个样本，平均检测率降低10-31%。研究揭示了AI在网络安全攻防中的双刃剑作用，为理解新兴威胁和开发防御技术提供重要参考。

Hitachi Vantara近日在圣地亚哥举行的NEXT 2018用户大会上，向与会者发布了大量公告。

数据对于确保车手安全和维持赛车的最佳性能起到了至关重要的作用。

弗吉尼亚大学联合多所顶尖院校研发出能量基础变换器（EBTs），首次让AI具备真正的深度思考能力。与传统AI的快速反应不同，EBTs通过学会"评判"答案质量并持续优化，实现了动态计算分配、不确定性表达和自我验证三大认知能力。实验显示其学习效率比传统方法提高35%，思考能力提升29%，为AI发展开辟了从"记忆检索"向"智慧判断"转变的新路径。

11月30日下午，由中国商业联合会互联网应用工作委员会指导，亿欧主办的2018亿欧创新者年会—企业智能服务创新者论坛在北京顺利举办。

如今面向2023年，John Roese表示新的一年，希望通过更加具体的建议和行动方向，来帮助客户为来年做好准备。

作为红帽全球副总裁兼中国区总裁，曹衡康深深感受到了开源的魅力和市场巨大的潜力，这从他与用户的交流中也得到了验证。加盟红帽后，曹衡康面临的挑战是，如何获取新的成长动力，在当前云以及本身的应用平台优势下，帮助红帽在中国的业绩达到新的高度。

纽约大学阿布扎比分校研究团队提出了一种创新的两阶段训练方法，解决了AI领域的数据稀缺问题。他们首先让AI模型在简单的"骑士与恶棍"逻辑游戏中"热身"，学习通用推理技能，然后再用少量特定领域数据进行强化学习。实验表明，这种方法不仅大幅提升了模型在数学、编程和多学科理解任务上的表现，还显著提高了样本效率，使用仅100个样本就能达到传统方法需要数千样本才能实现的效果。更重要的是，"热身"过的模型在适应特定领域后仍能保持跨领域的泛化能力，为资源受限环境下开发强大AI系统提供了实用策略。

想象一下，你正在参加一场智力测试。主考官给你看了一张图片，并要求你找出图案的规律，预测下一个图形会是什么样子。对我们人类来说，这种视觉推理任务虽然有难度，但通常还算可行——我们能够观察图案变化、识别规律，然后做出合理推测。

Ubuntu 24.04.3长期支持版本最新更新已发布，带来新内核和服务器桌面改进。更新包含大量修复，涵盖RISC-V硬件引导程序、网络配置、QEMU和cloud-init等组件。新版搭载LibreOffice 24.8.7、Firefox 141和snapd 2.68.5，GNOME组件获得多项更新。该版本采用6.14内核和Mesa 25.0.7图形栈，为新硬件提供更好支持。

AI工作负载已经集中为单一的深度学习领域，这也是市场需求所使然。

生成式AI席卷而来，不同于最直观的算力，存储能做点什么？

疫情危机下数字化技术成为应对不确定性环境的重要抓手，基于PKS自主技术体系，中国电子云为政企数字化转型提供了一个安全、开放的云。

IDC、Forrester等知名市场分析机构及全球最大的上市咨询服务公司埃森哲近来都不约而同将焦点汇聚在“未来”这一话题，包括未来工作、未来运营、未来技术、未来文化、未来企业……。

本研究提出了MuToR，一种通过在输入序列中插入"寄存器令牌"来改进大语言模型训练的创新方法。与传统的"下一个词预测"方法相比，MuToR使模型能够同时预测多个未来词，从而提供更丰富的学习信号。这种方法不需要改变模型架构，仅增加极少量参数，并且在微调预训练模型时表现尤为出色。研究团队在数学推理、文本摘要和图像生成等多种任务上验证了其有效性，证明MuToR不仅能提高模型性能，还能在保持推理速度的同时增强模型的规划能力。

有持续的迹象表明，SAP最近的处境不太好。

中科院团队发现AI视觉模型在复杂场景中容易"分心"，开发了CARVE对比注意力方法。该方法通过对比AI在通用指令和任务指令下的注意力差异，识别并屏蔽视觉干扰，突出重要区域。实验显示开源模型性能提升达75%，方法无需重训练即可应用于现有模型，为提升AI视觉推理能力提供了实用解决方案。