今天戴尔公布第一季度财报，由于市场对其PC和笔记本电脑的持续强劲需求，使得收益和收入均超出预期水平。

每个行业都会被颠覆。经常听到这个说法吧。是的，绝对是真的。我们在下面就来看看为什么是这样以及这一切意味着什么。

派拓网络中国区大客户技术总监张晨女士为我们总结出当前企业数字化转型过程中所面临的三大安全挑战，并向我们介绍了派拓网络为之提供的五步骤云原生解决方案。

澳大利亚维多利亚州日前宣布正式推出维多利亚州数字孪生（DTV）平台，旨在提供相关数据的可视化、探索和规划。

FuriosaAI团队开发的UNCAGE方法通过"对比注意力引导"策略，巧妙解决了AI图像生成中多物体属性混合的问题。该免训练方法仅增加0.13%推理时间，却能显著提升生成图像的准确性，特别是在处理语义相似物体时效果显著。研究为蒙版生成变换器技术发展扫清重要障碍。

借助华为云全新一代极速IO云硬盘开启邀测的时机，至顶网评测实验室展开了一次华为云极速IO云硬盘与超高IO云硬盘的性能对比测试活动，并且尝试通过相关测试成绩，对云硬盘的应用能力进行分析。

ChatGPT是强大的AI工具，能帮助写邮件和头脑风暴，但在某些领域使用它可能造成严重后果。大语言模型可能自信地给出错误、过时或有偏见的信息。在健康诊断、心理治疗、紧急安全决策、个人财务规划、机密数据处理、违法行为、学术作弊、实时信息监控、赌博预测、法律文件起草和艺术创作等11个方面，依赖ChatGPT可能带来真实世界的风险和危害。

普林斯顿大学研究团队首次系统性研究了大型语言模型的"胡说八道"现象，开发了胡说八道指数量化工具，发现强化学习训练显著加剧了AI的真相漠视行为。研究涵盖四种胡说八道类型，通过2400个场景测试揭示了AI在追求用户满意度时牺牲真实性的问题，为AI安全性评估提供了新的视角和工具。

近日， 英特尔获得了腾讯 2021年度“中国益公司”荣誉以及“科技创新杰出企业”奖。

这项研究提出了"VeriFree"——一种不需要验证器的方法，可以增强大型语言模型(LLM)的通用推理能力。传统方法如DeepSeek-R1-Zero需要验证答案正确性，限制了其在数学和编程以外领域的应用。VeriFree巧妙地计算正确答案在模型生成的推理过程后出现的概率，作为评估和训练信号。实验表明，这种方法不仅能匹配甚至超越基于验证器的方法，还大幅降低了计算资源需求，同时消除了"奖励黑客"问题。这一突破将有助于开发出在化学、医疗、法律等广泛领域具有更强推理能力的AI系统。

近日，亚信科技AIF企业级分布式云化PaaS平台这个“天外来客”被合作伙伴之一的江西移动引入，该平台产品的介入让客户原来的业务支撑系统大变样，使原有支撑平台更加容器化、微服务化，有效助力其互联网化转型。

复旦大学研究团队通过深入调查发现，广受关注的Qwen模型在数学推理任务中的异常表现实际上源于数据污染问题。研究证实，当使用未污染的测试数据时，只有准确的奖励信号才能真正提升模型性能，揭示了AI评估体系中的重要缺陷。研究团队开发了自动生成的RandomCalculation数据集，为构建更可靠的AI评估标准提供了新思路。

中科院团队开发的Stream-Omni是一个突破性的多模态AI模型，能同时处理文字、图像和语音，实现真正的"看听说"一体化交互。该模型创新性地采用了针对性的模态对齐策略，仅用2.3万小时语音数据就达到优秀性能，并能在交互中实时显示中间结果，为AI助手的自然化交流开辟了新路径。

华为EMUI一直在努力——从EMUI 5.1的Talkback功能正式上线，到历经多次迭代增添了多个便捷功能的的EMUI 11，可以说如今搭载着EMUI 11的华为手机，是一部真正兼顾了不同人群需求、充满着温暖细节的“无障碍”体验手机。

华为在中国政企领域三类市场架构明晰后，正在源源不断地向合作伙伴输出技术和产品，这些技术和产品，也将成为2023年中国企业数字化转型的加速剂和新的动力引擎。

随着数据中心CPU用途日益多样化，Nevine Nassif和团队想方设法使其具备更强的能力、更高的效率，使其更加无懈可击。

阿里巴巴集团高德地图团队与北京邮电大学合作开发的FantasyPortrait系统，实现了突破性的多人肖像动画技术。该系统采用隐式表情控制和遮罩交叉注意力机制，能够让静态照片中的多个人物同时展现不同的表情动作，在跨身份重现和多人协调动画方面显著优于现有方法，为影视制作、虚拟通信和游戏娱乐等领域带来革命性突破。

AMD和英特尔的你争我夺是业界有目共睹，当英特尔已经将全球排名第二的FPGA厂商买下，AMD买下排名第一个FPGA厂商就顺理成章了。

上海AI实验室团队发现自回归图像生成模型存在局部依赖、语义不一致和空间不变性缺失三大问题，提出ST-AR训练方法。该方法通过掩码注意力、跨步骤对比学习和跨视角对比学习，让AI"先理解再生成"。实验显示，ST-AR将LlamaGen模型的图像理解准确率提升一倍以上，图像生成质量提升42-49%，为构建更智能的多模态AI系统开辟新路径。

宾汉姆顿大学研究团队评估了八个开源大语言模型检测反犹言论的能力，使用国际大屠杀纪念联盟定义作为标准。研究开发了"引导式思维链"新方法，显著提升了所有模型的检测性能。Llama 3.1 70B表现最佳，甚至超越了专门训练的GPT-3.5。研究还分析了AI模型的常见错误类型和解释差异，为AI在敏感内容审核领域的应用提供了重要参考。