GPU可以用于图形渲染，GPU 作为加速图形绘制的芯片时，它主要面向的产品主要是会集中在 PC 和游戏两个市场。也能够用于高性能计算领域(GPGPU)和编解码场景(子模块)等。

借着华为云近期推出新一代采用Xeon SkyLake CPU C3系列云主机产品的机会，云能力评估小组展开了“新一代至强处理器在云计算系统中运算处理能力”的评测活动。

激进投资商Elliot Management认为，如果将HDD（磁盘驱动器 ）与SSD（固态盘）业务拆分开来，西部数据能够为股东带来更高价值回报。这个提议到底靠不靠谱？

作为IT人，小张明白，企业发展过程中会根据需求建设很多不同类型的信息系统，产生很多不同类型的数据。如何利用好数据采集技术、清洗技术、分析技术，发掘数据价值，是未来数字化道路的重中之重。

清华大学研究团队开发的"思维增强型策略优化"(TAPO)通过将外部高级思维模式整合到强化学习中，显著提升了大语言模型的推理能力。这种方法从仅500个样本中抽象出思维模板，在AIME、AMC和Minerva Math等基准测试中分别比传统方法提高了99%、41%和17%的性能，同时增强了模型的可解释性、稳定性和泛化能力，为AI推理研究开辟了新方向。

无论是什么新理念、新技术，只有创造价值，才有意义。

基于思杰内部以及在客户和合作伙伴业务中的所见所闻，思杰全球CTO Christian Reily撰文总结了2020年的九大技术趋势。

该文章回顾了 FreeBSD 的起源、技术创新及广泛应用，阐述了其在开源社区和工业界的重要作用以及持续吸引新开发者的运作机制。

这项研究由人民大学与中科院联合团队开发的STAR-R1，通过创新的强化学习方法显著提升了AI的空间变换推理能力。与传统监督学习不同，STAR-R1采用细粒度奖励机制让AI学会像人类一样思考，在物体属性变化识别任务中取得了61.4%的准确率，远超GPT-4o等顶级模型。研究发现AI在训练中展现出人类般行为模式：面对简单场景快速判断，遇到复杂视角变化则全面比较所有物体。这一突破不仅在所有11个评估指标上表现最佳，尤其在跨视角场景中比传统方法高出23%，为AI空间认知发展提供了新方向。

几十年来，每当提起英特尔，相信绝大多数人的第一反应都是微处理器，这似乎已经成了英特尔的绝对标签。

中国科学家成功将扩散模型应用于语言生成，开发出名为LLaDA的创新AI系统。与ChatGPT等传统按序生成的模型不同，LLaDA采用"填空"方式工作，能同时考虑文本前后信息。在80亿参数规模下，LLaDA在多项测试中表现优异，特别是在逆向推理任务上超越GPT-4o，为AI语言模型发展开辟了全新技术路径。

这篇论文介绍了GSO（Global Software Optimization），一个用于评估大语言模型在软件性能优化任务中能力的基准测试。研究团队从真实代码库中提取了102个优化任务，涵盖10个代码库和多种编程语言。实验结果显示，即使最先进的AI编程助手在这些任务上的成功率也低于5%，表明软件优化对当前模型仍是巨大挑战。研究分析了失败模式，包括低级语言处理困难、懒惰优化策略和瓶颈定位不准确等问题，为未来研究提供了明确方向。

这项研究关注语音中的句子强调（即说话时对特定词的重音），它能传达说话者的潜在意图。耶路撒冷希伯来大学的研究团队发现，尽管现代语音语言模型进步显著，它们在理解句子强调方面表现不佳。团队创建了StressTest基准测试和Stress-17k合成数据集，并开发了StresSLM模型，使强调理解能力大幅提升。研究表明，通过特定训练策略，可以让AI不仅理解"说了什么"，还能理解"怎么说的"，从而捕捉人类交流中的微妙含义。

毫无疑问，随着进入数据时代，2019年对于技术发烧友和消费者来说都将是激动人心的一年。欢迎关注我们的创新空间博客，让我们一同探索在2019年以及更加遥远的未来，技术将把我们带向何处。

芯片设计方式的僵化，导致全球新型芯片与处理器的开发及创新活动趋于停滞。但现在，先进AI设计自动化工具也许能给我们带来答案。

从软件APP、智能终端乃至具身智能等等，AIGC开始席卷一切。

阿里巴巴团队发布了GUI-Owl智能助手，这是一个能够像人类一样操作电脑和手机界面的AI系统。该系统通过自进化数据生产、多样化能力构建和强化学习训练，在多项测试中超越现有模型，配合Mobile-Agent-v3多智能体框架可达到73.3%的任务成功率，为GUI自动化领域带来重大突破。

英特尔早早进军通信技术领域，并在4G/5G（第四代移动通信技术/第五代移动通信技术）时代发挥了关键作用。

本文探讨了从 2025 年 1 月 1 日开始的"Beta 世代"(2025-2039 年)。这一代人将在 AI 快速发展的时代中成长,可能经历人工通用智能(AGI)和超级人工智能(ASI)的实现。文章分析了 AI 对 Beta 世代生活的深远影响,以及他们作为"AI 原生代"面临的机遇与挑战,同时也思考了 AGI 和 ASI 可能给这一代人带来的巨大变革。

对微软来说，首要之事是针对不同行业遇到的挑战和问题，与合作伙伴共同推出相应的解决方案。在这个过程中，微软一手握着技术，一手开放资源，正在打造一个与客户和合作伙伴三方共赢的生态。