Pure Storage 推出新型存储平台 FlashBlade//EXA，旨在解决 AI 工作负载中的元数据挑战。该平台基于 FlashBlade 基础架构，通过独立扩展数据和元数据来提高并发性能。它支持多模态 AI 模型，初始读取性能可达 10TB/秒。该平台兼容其他厂商的数据节点，同时利用 Pure Storage 自身技术，为企业级 AI 应用提供灵活、高性能的存储解决方案。

近期，SPC（Storage Performance Council）官方测评数据显示浪潮分布式存储性能全球第一。

「 年终奖作为部分打工人年底的一笔额外收入，也可能是一年中最大额的单笔收入，或者被算进总包的工资构成部分，对打工人来说，举足轻重。今日推荐 燃次元（ID:chaintruth）一篇文章，互联网年终奖一览，又是几家欢喜几家愁。」

工业互联网的作用，就是通过对人机料法的管理与协同，实现事前的预测、事中的监测和事后的追踪，从而优化每一个业务环节，提高生产质量和效率，降低生产成本。

本文深入探讨了一个普遍的误解：人工通用智能(AGI)最终会演变成一个庞大的统一系统。作者认为，基于当前AI发展态势，更可能出现多个独立但相互关联的AGI系统。文章分析了AGI之间可能的竞争与合作关系，以及这种分布式发展模式对人类社会的潜在影响。

当算力网络无处不在，会为我们的生活带来怎样的改变？当产业数字化遇上算力又会迸发怎样的潜能？

当前,数字经济加速发展,内外部环境深刻变化,航天信息股份有限公司面临前所未有的发展机遇与挑战。

华盛顿大学和UC伯克利的研究团队开发了一种创新框架，让动物在音乐节奏下翩翩起舞。该研究《当你不在时，动物们是如何跳舞的》从少量生成的关键帧开始，通过图优化问题找出满足特定编舞模式的最佳路径，并应用视频扩散模型生成中间帧。技术亮点包括从人类舞蹈视频中提取编舞模式和生成镜像姿势图像。研究成功创建了长达30秒的各类动物舞蹈视频，用户评价显示其在节拍同步性和舞蹈感知方面表现出色。

这项跨国研究首次系统评估了大语言模型生成编程测试用例的能力。研究团队构建了包含500个竞赛问题和10万错误代码的TestCase-Eval基准，设计了故障覆盖和故障暴露两个核心任务。测试19个主流模型后发现，最佳模型仅达43.8%成功率，远低于人类专家的93.3%，揭示了AI在程序调试辅助方面的巨大改进空间。

当一家医疗服务机构的首席信息安全官Amy仔细查看全公司的云安全时，她意识到默认访问控制模型正在引起各种访问问题。

如今SDS领域玩家众多，技术流派也很多，有开源的、有闭源的；有对称结构、有非对称结构；有叫SDS的、也有叫HCI（Hyper-Converged Infrastructure）、还有叫ServerSAN、云存储的，令人眼花缭乱、摸不清头脑。

混合云计算领导者Nutanix（纳斯达克代码：NTNX）今日发布2020年度全球企业云指数调查研究报告，评估了企业在私有云、混合云和公有云应用方面的进展情况。

9月23日，华为发布nova9系列两款机型——nova9 Pro和nova9，基于HarmonyOS 2系统，主打自拍和Vlog拍摄体验。

除了在数据战略方面做出的广泛努力之外，宜家的大量员工还参加了全职AI培训，以打造一支更具活力的员工队伍。

全自动驾驶汽车之所以迟迟上不了路，是因为其中仍存在着不少根本性挑战。

阿里巴巴和同济实验室联合推出的Qwen3 Embedding系列模型在文本嵌入和重排技术上取得突破性进展。这套模型基于Qwen3大语言模型构建，采用多阶段训练策略，结合大规模合成数据和高质量监督数据，实现了在MTEB多语言、英文、中文和代码等多个基准测试中超越现有最佳开源和商业模型的性能。该系列提供0.6B至8B参数的多种规模选择，以Apache 2.0许可开源，为搜索引擎、推荐系统和检索增强生成应用提供强大支持。

数字化转型早需要从底层架构到上层应用的全面变革，需要结合业务场景进行针对性的判断，需要强大的算力进行云边协同。HPE携手英特尔等合作伙伴用最新的技术、最好的“即服务”交付模式帮助客户跨过难关，也加速业务的创新升级。

阿联酋人工智能大学研究团队开发出创新方法，让GPT-3.5等大型语言模型学会像专业事实核查员一样评估新闻媒体。通过模仿专家标准设计问题体系，该方法在政治偏向预测上达到93.5%准确率，在事实准确性预测上达到80.6%准确率，为媒体素养教育和信息筛选提供了新工具。

牛津大学研究发现，尽管大语言模型在医学考试中表现出色，但在实际应用中效果大打折扣。研究显示，LLM直接测试时能94.9%准确识别病症，但人类使用LLM诊断时准确率仅34.5%，甚至低于不使用AI的对照组。问题源于用户提供信息不完整、LLM理解偏差等人机交互问题。专家指出，仅凭非交互式基准测试评估LLM存在误导性，需要真实的人机交互测试才能准确评估AI系统的实际性能。

T-Tech实验室开发出革命性的VL-DAC训练方法，让AI机器人能够通过观看简单模拟环境学会复杂的现实世界技能。该方法将AI的"观察思考"与"实际行动"分开训练，避免了传统方法需要复杂参数调整的问题。实验证明，AI在导航、卡牌游戏等简化环境中训练后，在真实世界的游戏控制、空间规划和网页操作任务中性能分别提升50%、5%和2%，为降低AI开发成本开辟了新路径。