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。

KAUST研究团队开发的Mind-the-Glitch系统首次实现了AI图片生成中视觉一致性的精确检测和定位。该系统通过分离扩散模型的语义和视觉特征，创新性地解决了传统方法只能给出整体评分却无法指出具体问题位置的难题。其提出的VSM指标在测试中显著优于CLIP、DINO等现有方法，为AI图片生成质量评估提供了新的标准工具。

无论是在高速互连中协同工作的高性能AMD EPYC CPU和Radeon Instinct GPU，还是AMD开放的生态系统支持的开源AMD ROCm异构计算软件，都为HPC用户带来了足够靓眼的成绩。

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。

TransPixeler是由香港科技大学和Adobe研究院联合开发的AI视频生成技术，专门解决生成带透明效果（RGBA）视频的难题。该技术巧妙扩展现有视频生成模型，让AI能同时生成RGB颜色和Alpha透明度信息，避免了传统"先生成后提取"方法的缺陷。通过精心设计的注意力机制和训练策略，TransPixeler在有限数据下实现了高质量透明视频生成，为电影特效、游戏开发、VR/AR等领域提供了强大工具。

所谓的“51%攻击”早已成为一种众所周知的高危加密货币攻击向量。

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。

除了医疗领域，人工智能的创新无处不在，Gartner的数据显示，未来几年人工智能的发展将进一步加速，到2020年人工智能和机器学习将成为超过30％的CIO的五大投资重点之一。

SeedVR2是南洋理工大学与字节跳动团队共同研发的一步视频修复模型，通过扩散对抗式后训练实现高效视频增强。该模型突破了传统扩散模型需要多步采样的限制，引入自适应窗口注意力机制和特征匹配损失，成功在单步内实现高质量视频修复。实验表明，SeedVR2能以4倍速度提升达到甚至超越多步方法的效果，特别在处理真实世界高分辨率视频时表现优异。

4月22日，2024世界智能产业博览会推介会（天津站）暨WIE-Link生态共建伙伴计划发布在天津顺利召开。

PA 2.0到底如何更高效地赋能业务?北森通过几个场景案例,分别展示了五个维度的解决方案能力。

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。

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。

6月29日，一场关于“聚焦县域发展的数字化未来”的思想对话在人民网“人民会客厅”上演。

一睹Vive Sync虚拟会议空间的真实体验。

技术领域又一个动荡之年即将结束，如果没有关注企业领域最重要的主题：云计算，你就很难做出关于未来一年的任何预测。