正所谓人红是非多，存储领域也是一样，坊间一直流传着关于分布式存储的各种流言蜚语。好事的笔者今天就来探寻一番，揭开谎言背后的真相。

香港中文大学（深圳）和上海交通大学的研究团队开发了StreamBP，这是一种用于大语言模型长序列训练的内存高效反向传播方法。通过沿序列维度线性分解链式法则，StreamBP显著减少了存储激活值所需的内存，使最大序列长度比梯度检查点技术提高了2.8-5.5倍，同时保持或减少了计算时间。该方法适用于SFT、GRPO和DPO等常见训练目标，并支持多GPU分布式训练。

OpenAI创始人Sam Altman预测，到2025年AGI（通用人工智能）将实现，AI将加入劳动力大军，彻底改变企业运作方式。然而，这一大胆预测引发争议。虽然AGI短期内难以实现，但AI确实将以各种形式融入工作场景。微软、Salesforce等巨头凭借数据和用户优势占据有利地位，OpenAI则专注于提升AI推理能力。未来企业需要重视员工AI培训，以适应这场科技变革。

做出好的服务器CPU绝非易事。毕竟超大规模服务商和云运营商每年都在激烈竞争，要求用更少的钱买到更强的性能，所以很难找到比用服务器CPU满足他们的诉求更困难的业务。

法国 AI 新创企业 Mistral AI 携手 Nvidia 推出 Mistral Compute 全链路 AI 基础设施平台，并发布 Magistral 系列推理模型，助力欧洲实现技术自主与可持续发展。

无线网络是操控无人车的必要设备，因为我们不可能让无人车拖着一条网路线去进行操作。要为Jetson Nano（含2GB）装上一片无线网卡是非常简单的事情，但是最复杂的问题是“设置”的细节，必须兼顾更多可能的使用场景。

COVID-19疫情的全面来袭给航空企业的利润带来沉重打击，也增强了人们对于自动式、无缝化候机与飞行体验的迫切渴望。

北京理工大学团队首次系统评估GPT-4o的图像修复能力，发现其虽能生成视觉吸引人的修复效果，但在像素级结构保真度方面存在严重缺陷，主要表现为图像比例失调、物体位置错误和视角变化。研究提出了将GPT-4o作为视觉先验指导传统修复网络的创新方案，有效结合了AI的视觉理解能力与传统方法的精确性，为图像修复技术发展指出了新方向。

工程与建筑业巨头SNC兰万灵已经整合起全球数据中心资产，并建立私有云以支撑起独特的业务需求。

这项研究揭示了大语言模型推理中的一个重要问题：数值精度会显著影响结果的可重现性。研究团队发现，即使使用相同设置，不同硬件配置下模型输出可能截然不同，准确率差异可达9%。他们提出了LayerCast解决方案，在保持内存效率的同时提供高精度计算，为AI研究的可重现性提供了实用工具。

HP EliteBook系列主打高端商务笔记本，一直是企业员工选购个人计算设备时的优选项。近期，该系列又推出了HP EliteBook 840 G5（14寸版）新品，我们模拟了诸如移动办公、会议、日常办公等重要的办公场景，来对这款新机进行真实办公环境下的使用测试......

作为首款电动赛车的真正先驱，Cupra Racing成为许多此类赛事的卫冕冠军也就不足为奇了。Cupra E-Racer不仅为高性能赛车设定了标准，还重塑了人们对电动赛车的看法。

这是一项关于计算机视觉技术突破的研究，由多家知名院校联合完成。研究团队开发了LINO-UniPS系统，能让计算机像人眼一样从不同光照下的照片中准确识别物体真实的表面细节，解决了传统方法只能在特定光照条件下工作的局限性，为虚拟现实、文物保护、工业检测等领域带来重要应用前景。

高通技术许可业务和全球事务总裁亚历克斯·罗杰士在论坛上发表了题为《5G赋能数字化未来》的视频演讲，阐述了5G作为数字化转型的基础技术所释放的巨大潜能，以及高通公司持续与中国以及全球生态系统密切合作，推动5G普及，加速迈向数字化未来的实践和愿景。

物联网IoT数据源产生的数据大多是时序和时空数据，那么什么是时序数据和时空数据。我们一般认为时序数据是某个时间点发生了某件事情，但是在时序数据这个领域里定义的时序数据全都是跟数值有关的。

随着国际国内工业互联网、工业4.0、中国制造2025战略的提出，信息技术（IT, Information Technology）和操作技术(OT, Operational Technology)一体化已成为必然趋势。在这种趋势下，工业控制系统安全该如何防范？

在产业快速发展和政策驱动的今天，IT基础设施市场正在迎来前所未有的发展机遇。虽然2020年的春天有点不寻常，但是这阻止不了整个数字经济发展的进程，相反，化“危”为“机”成为当下整个产业思考的，不管是芯片厂商、服务器厂商还是云服务提供商。

MIT研究团队开发出一款能够自动识别并修复代码错误的AI调试助手，该系统在处理初级、中级和高级编程问题时分别达到94.2%、82.7%和67.3%的成功率，平均调试时间仅需2.3分钟，远超人类程序员45分钟的平均水平。这项突破性技术采用大语言模型和多视角分析方法，不仅能快速定位问题根源，还能提供清晰的修复建议和解释，有望彻底改变软件开发的调试流程。

今天，我们谈的5G、云计算、大数据、IOT其背后是混合云虚拟化架构的重构，而软件定义存储因为其像水一样的特质，包括融合、灵活、适配、包容等特质对于现代化的混合云架构而言其重要性越来越明显。

斯坦福大学研究团队开发出革命性AI系统，能够通过分析大脑活动以85%准确率解码人类语言理解过程。研究绘制了包含万余词汇的"大脑词典"，揭示语言处理的层次化神经机制，发现大脑存在专门的预测网络和语义枢纽。该技术为治疗失语症、改进教育评估、开发智能AI系统开辟新路径，虽面临个体差异和实时处理等挑战，但已开始临床测试应用。