谷歌DeepMind团队开发的GraphCast是一个革命性的AI天气预测模型，能够在不到一分钟内完成10天全球天气预报，准确性超越传统方法90%的指标。该模型采用图神经网络技术，通过学习40年历史数据掌握天气变化规律，在极端天气预测方面表现卓越，能耗仅为传统方法的千分之一，为气象学领域带来了效率和精度的双重突破。

随着技术变得越来越人性化，在工作场所保持以人为本的方法也变得至关重要。

卢森堡大学团队首次从数学角度严格证明了AI注意力机制的容量限制。研究发现softmax归一化存在"注意力稀释"问题，单个注意力头最多只能区分80%的重要信息，且降低温度参数会导致训练不稳定。通过GPT-2实验验证了理论预测，为长文本处理和多头注意力设计提供了科学依据，解释了AI模型在处理长序列时性能下降的根本原因。

DevOps团队要想在当今乃至未来的现实场景中不断创造新技术，唯一的方法就是全面引入AI技术。相信在AIOps的支持下，企业将能够专注于建立并改善客户体验，拓展出前所未有的业务与利润空间。

疫情凸显了数字化转型的重要性和必须性，SAP将以自己的技术优势和对行业的理解，帮助企业顺利实现数字化转型。

数据存储行业正在经历从本地基础设施到云的重大转变。

NVIDIA继续扩大自己在加速计算领域的领先地位，在近日举行的GTC大会上，NVIDIA公布了用于元宇宙、医疗、企业级AI、自动驾驶汽车和数据中心安全的平台。

希伯来大学研究团队提出"模型地图集"概念，系统性解决AI领域模型管理混乱问题。当前150万公开模型中超过60%缺乏文档，研究者难以找到合适模型，造成重复训练和资源浪费。团队开发出绕过权重对称性难题的新方法，能够自动推断模型血统关系和功能属性，已在真实数据上达到80%以上准确率，为构建有序AI生态系统奠定基础。

新加坡科技设计大学研究团队开发了JAM音乐生成系统，能够根据歌词生成完整歌曲，并实现词级精确时间控制。该系统仅用5.3亿参数就超越了参数量更大的同类系统，在歌词准确性、音乐质量等方面表现优异。通过创新的流匹配技术和审美对齐机制，JAM为AI音乐创作提供了新的技术路径。

回顾过去一年，各家云服务商已经为需要相应运营服务支持的组织开发出混合解决方案。服务商明显更了解市场，并开发出符合客户需要的解决方案。

Expedia的创新则使其能够制定出便捷的选项列表，并在对话中作为“Trips”存在。用户可以随时参考这些内容以了解当前讨论的概况，这就远远优于经常会忘记此前曾说过什么的原始ChatGPT。

曾几何时，我们还只能在服务器上选择特定几种CPU。那时候，全世界的服务器供应商也只有几十家，提供的选项自然相对有限。如今，虽然服务器CPU的设计与制造仍然集中在少数厂商手中，但计算引擎却早已蓬勃发展、遍地开花。

荣耀一直致力于为年轻人打造科技生活产品。昨日，荣耀在上海举办新品发布会，正式发布荣耀50系列，其主打的卖点是为用户带来“一站式Vlog视频拍摄”体验。

技术更迭无小事，搜索引擎无战事。

德国图宾根大学研究团队发现现代AI视觉模型具备强大的图像排序能力，能够理解年龄、美观程度等连续属性并进行准确排序。研究测试了7种AI模型在9个数据集上的表现，发现CLIP模型表现最佳，且仅需极少样本就能学会排序。这一突破为照片管理、电商展示、社交媒体等领域提供了新的技术方案。

节日期间，将举办上千场活动、集中推出万余款优秀产品、精选200款热门场景精品、提供近200款免费试用新品等，为中国企业数字化转型提供储备充足的“粮仓”。

除了直接使用GPTs，自己写一套prompt更能满足个性化需求。

Oracle可能仍然是最大的数据库提供商，而Amazon希望全世界都知道，数据库不仅仅是这个古老巨头的品牌。

浙江大学研究团队提出HBPO框架，通过分层预算探索让AI模型学会根据问题复杂度自适应调整推理深度。该方法在四个数学基准上实现了60.6%的词汇使用减少和3.14%的准确率提升，展现出智能资源配置的适应性行为，为大规模推理模型的高效部署提供了新思路。

这是首个大规模研究AI知识传授能力的实验，涉及118名参与者与8个顶级AI模型的协作。研究发现AI的智能水平与教学效果并非正比关系，一些高性能AI反而在协作中表现不佳。通过分析数千条对话记录，研究揭示了影响人机协作成功的关键因素，包括表达方式匹配、自适应引导和避免过度依赖。研究警示：随着AI能力提升，可能出现"知识传授鸿沟"，需要专门优化AI的可理解性。