甲骨文已然成为云应用领域不容忽视的重要一员。

相较于常见的大模型，注重用户体验的Apple Intelligence更多强调定制性。

“操作系统是计算终端的灵魂，用户界面是操作系统的灵魂。”

所有这一切都将回归最初的主题：HPC创新需要大量时间，量子加经典的混合系统可能才是最终解决之道。未来的计算基板可能会以分子、光子甚至是其他未知的形式，工程师和科学家们距离正确答案还非常非常遥远。

亚马逊云科技坚持创新，不断丰富存储服务的功能和类型、降低成本，同时在数据保护和合规上持续改进，以帮助客户更有效地构建起云上安全环境及满足合规要求，为其业务保驾护航。

人工智能的大热，却让不少教育工作者很纠结。

沈向洋认为，放眼未来，世界上所有的应用都会依存于从云到边缘无处不在的计算环境中，而整个世界本身就变成了一台计算机。在这之中，Azure智能云所扮演的角色就是这台“超级计算机”的计算引擎。

双向电源转换为所有电源系统设计师创造了一个独特的创新机会。这一概念与围绕电气化的密集研发工作相结合，带来了实用且创新的应用场景。

3月30日，“总有新可能”奥哲品牌全新升级暨新品发布于线上召开。会上，奥哲宣布了新一轮面向未来的升级，不仅公布了全新的品牌形象及品牌主张，还推出面向业务人员的数字化管理工具-奥哲·有格。

如果您身为一位CIO，希望在企业的数字化转型之旅中树立起自己的声誉，那么2021年绝对是需要好好把握的一年。

这项研究首次系统性地检测和清理了视觉语言模型训练数据中的有害内容，从LLaVA数据集的558,000对图片-文字数据中识别并移除了7,531个有毒样本。研究团队开发了结合图像和文本检测的多模态毒性过滤系统，为AI安全建立了新标准，并开源了清理后的数据集供学术界使用。

在整片「宇宙银河」里，为所欲为。

谷歌DeepMind研究团队发现AI系统能够自发学会组合泛化能力，即将已知概念重新组合理解全新组合。研究揭示当训练数据覆盖约70%基础概念组合时，AI会突然获得"想象力"，能处理从未见过的概念组合。这一突破为构建更智能灵活的AI系统提供了理论基础，未来AI将能像人类一样举一反三，处理全新场景和任务。

伊利诺伊大学研究团队开发出"生成式积木世界"系统，通过将照片分解成3D几何积木，让用户能够直观地编辑图像中物体的位置、大小和角度，同时保持原有质感。该技术突破了传统图像编辑在3D空间操作上的限制，为专业设计和普通用户提供了全新的创作工具。

这项研究提出了"高效探测"方法，解决了掩码图像建模AI难以有效评估的问题。通过创新的多查询交叉注意力机制，该方法在减少90%参数的同时实现10倍速度提升，在七个基准测试中均超越传统方法。研究还发现注意力质量与分类性能的强相关性，生成可解释的注意力图谱，展现出优异的跨域适应性。团队承诺开源全部代码，推动技术普及应用。

苹果公司研究团队开发了AXLearn，一个模块化的大型AI模型训练系统。该系统采用严格的组件封装设计，能在GPU、TPU、Trainium等异构硬件上运行，将添加新功能的代码量从数百行减少到10行，实现了常数级的复杂度增长。研究团队创造了"代码行复杂度"指标来量化模块化优势，并通过大规模实验证明了系统的高性能和扩展性。

极狐公司在这样一个时间节点应运而生，既应了天时，也拥有地利。加上背靠GitLab这一全球知名的开源代码托管和项目管理平台，极狐虽然是一个创业公司，但起点极高。

第一季度结束的时候，Stability AI的营收不到500万美元，亏损超过3000万美元。此外，他们还拖欠云计算供应商和其他公司近1亿美元的账单，可以说，Stability AI已经乱成一锅粥了。

十大数据泄露事件中，有6个涉及到医疗机构，2个涉及到攻击政府机构，1个入侵了银行，1个攻击教育机构。下面让我们来看看完整名单：

这篇研究来自加州大学伯克利分校和谷歌研究院团队，探讨了什么让图像看起来"自然"这一问题。论文提出了一种识别自然图像特征的深度学习方法，通过训练神经网络区分真实照片与人工处理的图像，并能将"不自然"的图像转化为更自然的版本。研究不仅揭示了自然图像在颜色分布、纹理特征和内容语义等方面的规律，还展示了在图像修复、质量提升和伪造检测等领域的潜在应用，为理解人类视觉感知和改进AI图像生成提供了新视角。