这款尺寸小巧但功能强大的边缘AI计算机得到了边缘人工智能与视觉联盟（Edge AI and Vision Alliance）的认可。

Adobe作为后期制作领导者，长期致力于支持电影制作和影视娱乐行业。近二十年来，Adobe Premiere Pro已经发展成备受信赖的剪辑软件，包括长篇和影视剧内容在内的编辑与后期都可通过Premiere Pro完成。

这项研究揭示了大语言模型在处理特定输入时可被精确表示为线性系统的惊人特性。研究者通过在梯度计算中战略性分离非线性部分，使Llama 3、Gemma 3等多种模型展现出局部线性特性，无需改变模型权重或输出结果。通过奇异值分解分析发现，这些模型在预测下一个词时实际上运行在极低维度的子空间中，且主要奇异向量解码为与预测结果相关的概念。这一发现不仅提供了理解模型内部机制的新视角，还可用于模型解释和安全控制。

展开是一部拥有大屏交互体验的PAD，合上则是一部可单手持握的智能手机。简言之，柔宇FlexPai 2是一部真正让用户感受“折叠屏手机”大于“手机+PAD”使用体验的智能手机。

嘿，愚蠢的人类

数据库备份是个老生常谈的话题，看似很简单，但在实际操作过程中，运维人员往往会遇到这样或那样的“坑”。

这项研究探索了大语言模型内部可解释特征的形成过程，分析了它们在训练过程中（时间）、模型层级间（空间）和不同规模模型（尺度）的行为变化。研究团队使用稀疏自编码器技术，成功识别出特定语义概念在神经激活中出现的时间点和位置。研究结果显示，不同领域的知识概念在模型训练和规模扩展中存在明确的激活阈值，且在空间分析中发现了早期层特征会在后期层重新激活的现象，这挑战了对变换器模型表示动态的传统认知。

清华大学与阿里巴巴通义实验室联合研发的MUSEG技术通过创新的时间戳感知多段定位方法，显著提升了视频中的时间理解能力。该方法引入多段定位任务和精心设计的阶段性奖励机制，使模型能够精确识别视频中的多个相关事件及其时间关系。实验表明，MUSEG在各类时间理解任务上全面超越现有方法，为未来视频智能分析开辟了新方向。

圣地亚哥大学团队提出的VSA（视频稀疏注意力）机制，通过巧妙的两阶段设计解决了视频生成模型的计算瓶颈。它首先将视频分割成小立方体，在粗粒度层面快速识别重要区域，再只在这些区域内进行精细计算。实验表明，VSA能在不损失生成质量的情况下将训练计算量减少2.53倍，将推理时间从31秒缩短至18秒。这一可训练的稀疏注意力机制为大规模视频生成模型的进一步发展铺平了道路。

近日，作为业界领先的芯片和IP核供应商，致力于使数据传输更快更安全，Rambus宣布推出PCI Express（PCIe）6.0控制器。

Commvault为企业提供安全健康评估仪表盘这样一个一站式管理平台，化繁为简，降低Commvault数据保护和管理环境中的风险。

谷歌首席执行官Sundar Pichai表示，谷歌正在努力使旗下的人工智能和机器学习模型更加透明，以此抵御系统的偏差。

Databricks 推出多项新产品和功能升级，旨在帮助企业更轻松地部署和扩展 AI 代理。新功能包括扩展 Mosaic AI Gateway 支持更多模型、推出 AI/BI Genie 对话 API 套件、升级 Agent 评估审查应用等。这些举措旨在解决企业在关键场景中部署 AI 代理时的顾虑，提高 AI 代理的可控性和可追踪性。

NVIDIA和KAIST联合研发的GenRecal框架成功解决了AI领域的重要难题：如何让不同架构的AI模型之间进行知识传输。该技术通过创新的"重校准器"组件，让小型AI模型能够学习大型模型的能力，在保持轻量化的同时显著提升性能，为AI模型的实际部署提供了突破性解决方案。

浪潮计算机济南智能工厂集领先的制造工艺与智能技术为一体，通过搭建浪潮创新技术产品工业互联网智能制造平台，利用人工智能、大数据、移动互联网等新一代信息技术，协同完成智能制造任务。

本文探讨了生成式 AI 和大语言模型 (LLMs) 即将实现的近乎无限记忆能力这一重大突破。通过新的架构设计,AI 系统将能够存储和检索几乎无限量的对话历史,实现持续性的上下文理解和个性化交互。这项技术将彻底改变 AI 的应用方式,但同时也带来了隐私保护等方面的挑战。

从业内外讨论来看，由于游戏、区块链、代币等行业的加入，元宇宙显得格外热闹。但热闹之余，我们仍然且必须像对待任何术语一样，追问其本质。

近日,多云数据管理领域的领导者Veritas Technologies发出警示:在后疫情时代,由于远程办公正在逐步成为当前常见的工作模式,协同工具的使用给企业带来了巨大的成本压力。

Serverless Computing被认为是继虚拟机、容器之后云计算的第三波浪潮，Serverless Computing将给云计算带来新的革命。

由阿里巴巴钱文团队与浙江大学合作的研究提出了"并联缩放"(ParScale)方法，一种全新的大语言模型能力提升策略。不同于增加参数或延长推理时间的传统方法，ParScale通过多路并行计算来提升模型性能：它使模型同时从多个角度处理同一输入，再智能整合结果。研究表明，P倍并行计算相当于增加O(log P)倍参数，但内存和延迟开销显著降低。对于1.6B参数模型，8路并行可节省22倍内存增长和6倍延迟增长。更重要的是，此方法可应用于现有模型，通过少量数据的后训练即可实现性能提升，为资源受限场景下部署强大AI提供新思路。