阿里巴巴Qwen团队首次进行全球最大规模人类偏好建模实验，使用1500万真实偏好样本训练AI理解人类喜好。研究发现偏好建模存在类似语言模型的缩放规律，AI在识别错误信息方面能力稳步提升，但在主观偏好判断上表现复杂。该技术已集成到实际系统中，性能显著改善。

在人工智能领域，我们经常看到像OpenAI、DeepSeek和Anthropic这样的公司推出强大的推理型大语言模型，它们能够解决复杂的数学问题和生成高质量的代码。然而，这些模型通常体积庞大，参数量动辄达到320亿甚至更多。想象一下，这就像需要一台超级计算机才能运行的庞大软件。

BANDITSPEC是一项创新研究，将多臂赌博机算法应用于大型语言模型的推测解码过程，实现了无需训练的自适应超参数选择。研究团队通过理论分析和实验证明，该方法能在各种基准测试中显著提升模型推理速度，比现有方法快13-19%，并能适应不同类型的输入提示。这一技术为提高AI系统效率开辟了新路径，使未来的AI助手能更智能地适应各种任务需求。

近年来，硅光技术已经成为行业讨论中的热点话题，很多朋友也急切盼望着它能尽快普及、服务市场。十年前关于实用性硅光互连的讨论曾陷入困境，好在如今信号传输技术重新迈开发展的脚步，在我们最需要它的时候渐渐发展成形。

天津大学研究团队开发的MotionFlux系统通过矫正流匹配技术和TAPO偏好对齐优化，实现了毫秒级的实时文字到动作生成。该系统在保持高质量动作生成的同时，将推理速度提升了数千倍，在语义对齐准确率上也显著优于现有方法，为游戏、虚拟现实、教育培训等领域的实时应用奠定了技术基础。

行业数字化转型方法论的发布是华为企业BG中国区在整个市场上具有里程碑意义的关键事件，华为的数字平台构建了数字化转型的一个数字底座，基于此，华为与合作伙伴一起将加速实现各行各业的数字化转型。

并非每一个问题都可以通过机器学习来解决，也并不是每个企业都为AI的应用做好了准备。为此，本文将具体阐述使用人工智能、深度学习和机器学习时，企业需要做的10项准备工作。

微软发布Phi-4-Mini多模态语言模型，仅3.8亿参数却能媲美两倍规模模型性能。该模型采用创新"混合LoRA"技术，支持文本、图像、语音多模态输入，在数学推理、编程、语音识别等任务中表现出色，在OpenASR榜单排名第一。这种"小而精"设计理念为AI普及化提供新思路，使强大AI功能可在消费级设备运行。

2020年是非同寻常的一年,疫情这个“黑天鹅”事件在为生活与商业带来巨大影响的同时,也推动着各行各业加速数字化转型进程。但具体到不同行业,疫情的影响又是各不相同的,有的行业备受冲击竭力应对,有的行业则借助机遇爆发增长。

云原生应用提升产业迭代速度，多云平台加快产业生态构建，人工智能加速产业创新。

随着流媒体、数据仓库等技术的发展，数据资源呈几何级数增长，并逐渐向TB、PB级转变。在这一转变过程中，如何保证业务的连续性，数据的可靠性、可用性，以及数据的长期保存，都是非常重要的问题。

速度、安全、敏捷、创新、自动化、数据洞察，当我们了解全球各地的首席信息官(CIO)们他们今年的工作重点时，这些关键词被经常提及。

今日，华为举办2024数据中心能源十大趋势发布会并发布《白皮书》。发布会上，华为数据中心能源领域总裁尧权定义未来数据中心的三大特征：安全可靠、融合极简、低碳绿色，并分享数据中心在部件、产品、系统和架构方面的技术演进趋势，凝聚共识，洞见未来。

EC2发布每款新产品的时候都在和我的团队合作，我们正在深入研究Trainium2和Trainium3芯片组，深入研究应该具备的安全功能及其设计方式。安全性是AWS服务中内置的，重要的是要意识到安全性已经融入了您接触的所有事物中。

在生成式AI、3D协作、仿真模拟和自主机器技术的驱动下，制造业原有的工作流程正在改变，而NVIDIA提供全栈架构帮助制造业企业拥抱新革新，推动数字化转型。

Dynatrace亚太区市场总监Harris Loefti表示：“无论是在国外还是中国，我们看到众多企业都面临着前所未有的、纷繁复杂的云环境下的监控挑战。为此，Dynatrace为大家带来了基于人工智能技术的全栈式云监控解决方案。

Akamai最大的特点是把边缘计算能力叠加在智能边缘平台之上，目标是优化客户体验、更加贴近客户需求。

今日，华为举办2024数据中心能源十大趋势发布会并发布《白皮书》。华为数据中心能源领域总裁尧权定义未来数据中心的三大特征：安全可靠、融合极简、低碳绿色，并分享数据中心在部件、产品、系统和架构方面的技术演进趋势，凝聚共识，洞见未来。

11月27日，在北京·IFC国际财源中心，一场关于“元宇宙”的讨论在华为云联创营高峰论坛热烈开启。

在IT领域，最不缺乏的就是咨询建议，但盲目接纳却往往导致时间、金钱和声誉的三重损失。这里，我们就聊聊如何通过一系列危险信号发现那些可能存在误导性的技术指引。