HPE已经在Alletra存储家族中引入Alletra 5000这位新成员。

汽车「新四化」呼吁「新玩法」。

全球房地产服务公司戴德梁行（Cushman & Wakefield）的IT负责人表示，建立以客户为中心的企业文化，对于IT取得成功是至关重要的。以下就是她如何正确使用基于产品的IT运营模型。

这篇研究来自丹麦奥尔堡大学的团队，探讨了大语言模型的推理过程如何影响事实准确性。研究者通过从高级推理模型中提取思考轨迹，并用知识图谱增强这些轨迹，然后对不同规模的模型进行微调并在六个数据集上测试。结果表明，对小型模型而言，长推理过程显著提高事实准确性；而增加测试时计算资源（如并行采样或增加令牌预算）可使准确率提高2-8%。研究发现约2K令牌长度的推理效果最佳，为提升大语言模型事实准确性提供了新思路。

大数据分析公司Teradata近日公布了第四季度财报，收益和收入均超出华尔街预期水平，再加上发布了对下个季度强劲的指引，使得Teradata的股价在盘后交易中上涨了近15％。

Meta团队开发的ViTok突破了视觉AI压缩技术的瓶颈，发现压缩质量的关键在于存储的浮点数总量而非模型复杂度。该方法在保持图像和视频重建及生成质量的同时，计算效率提升2-5倍，在多个基准数据集上创造新纪录，为高效视觉AI应用提供了重要技术基础。

ByteDance和复旦大学联合开发了一套让AI学会使用工具的全自动训练系统FTRL。该系统通过五阶段环境构建流程和可验证奖励机制，解决了现有方法依赖不稳定外部服务和缺乏客观评价的问题。实验显示，经过训练的小参数模型甚至超越了大型商业模型，且不损害通用能力。

Atla公司发布Selene Mini，这是一个仅有80亿参数的AI评估模型，却在11个基准测试中全面超越GPT-4o-mini。通过精心的数据筛选和创新训练策略，该模型不仅能准确评判文本质量，还能在医疗、金融等专业领域表现出色。研究团队将模型完全开源，为AI评估技术的普及和发展做出贡献。

Hugging Face 公司开源了 SmolVLM-256M，这是一个参数量最少的视觉语言模型。它能在普通笔记本电脑上运行，支持多种视觉数据处理任务。该模型采用新的编码器，在多项基准测试中表现出色，展现了小型模型的巨大潜力。

显示效果和超低功耗，尽在掌握。

目前，2021 MWC上海的筹备工作仍旧有序进行中。

当你的股票被高盛集团称为“地球上最重要的股票”时，你就很难超出预期了。

2018年5月21日，2018 微软人工智能大会（AI Innovate）在北京召开，微软全球执行副总裁，微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋与合作伙伴一起，在大会上分享了如何利用Azure IoT物联网边缘计算，打造一个完整的计算环境，支持全新的应用场景。

本周对数据分析领域来说是重要的一周，因为Gartner在美国德克萨斯州Grapevine的数据与分析峰会、在圣何塞的Strata Data大会正在举行，很多厂商参加并参展。

腾讯混元3D团队发布的最新版本2.5在3D资产生成领域实现重大突破。新系统引入100亿参数的LATTICE形状模型，能生成极其精细的3D形状细节，并首次支持PBR物理渲染材质生成。通过双阶段分辨率提升和多通道协同机制，实现了形状精度和材质真实感的完美结合，在多项评测中全面超越现有开源和商业模型，为游戏开发、影视制作等行业带来革命性效率提升。

普林斯顿大学研究团队发现AI推理时间增加存在双刃剑效应：当思考过程隐藏时能提升安全性，但暴露时会显著降低安全性。通过对12个开源模型的测试，证实了这种"逆向扩展定律"，为AI系统安全部署提供了重要指导。

借助SwoopTalent的人力体验管理，SAP将制定正确的愿景和战略，提供能够让个人提升技能、创造符合他们兴趣和技能的职业的机会

日立万塔拉正在进行存储策略更新,统一高端和中端产品线,拥抱全闪存和混合云。公司重回企业存储领域,简化产品组合,现代化技术,同时保持稳定性和可靠性。此外,公司还在积极布局AI市场,推出Hitachi IQ解决方案,并探索AI技术在存储管理和客户支持中的应用。

这项由北京大学和清华大学联合完成的研究首次提出时间自奖励语言模型，通过"锚定拒绝"和"未来引导选择"策略解决了AI自学习中的梯度消失问题。该方法让AI既能从过去的低水平样本中学习反面教材，又能向未来的高水平样本学习正面目标，成功维持了清晰的学习对比信号，在多个基准测试中显著优于传统自奖励方法。

近日由中国金融出版社主办的“2018年中国银行业软件测试成果交流会”在北京召开，人民银行、商业银行、第三方机构及相关企业的有关领导和专家出席了会议。