“自治数据库”是甲骨文在2017年的OOW(Oracle Open World)大会上第一次正式对外发布，是甲骨文当时正在研发的新一代数据库。一年之后，在接受记者采访时，甲骨文中国高级技术咨询总监李珈用3个词来概括甲骨文自治数据库的特点：简单、快速、弹性。

今天AMD发布第二季度财报，业绩小幅超出预期，并且公布了对下一季度的强劲指引，使得AMD股价在盘后交易中上涨了10％多。

想象一下，你正在烤一个复杂的多层蛋糕。传统方法（AdamW优化器）要求你严格按照固定的温度和时间来烘焙，但新方法（Muon优化器）不仅能让蛋糕更快烤好，还能让你更灵活地调整烤箱温度和烘焙时间，同时确保蛋糕的品质始终如一。这就是Muon优化器带来的革新。

这项研究介绍了FinTagging，首个面向大型语言模型的全面财务信息提取与结构化基准测试。不同于传统方法，它将XBRL标记分解为数值识别和概念链接两个子任务，能同时处理文本和表格数据。在零样本测试中，DeepSeek-V3和GPT-4o表现最佳，但在细粒度概念对齐方面仍面临挑战，揭示了当前大语言模型在自动化XBRL标记领域的局限性，为金融AI发展提供了新方向。

能源系统清洁化已经成为双碳转型的关键，但这也是工商企业面临的共同挑战，而数字化将是打开未来能源管理的钥匙。

在成为优秀交付经理之前，他把头深埋在机房里面，少有跟客户沟通交流，这死啃技术的冷板凳，一坐就是三年。三年里，他清楚每一根线缆的摆放位置，更把网络架构图看了无数遍，但他慢慢地察觉到，只懂得技术并不能以最好的方式去解决客户的问题。

FileAI发布企业级AI代理平台，专门处理会计、数据收集、金融服务、法律和保险行业的工作流自动化。该平台能够整合分散的非结构化数据，包括PDF、Excel、Word文档等格式，将其转换为AI可理解的结构化数据。平台集成多个AI代理，具备光学字符识别、文档检索验证、智能问答和推理建模等功能，可自动化处理索赔、合规检查、交易验证等数百项重复性任务，已为客户节省320万工时和6000万美元成本。

清华大学团队开发出DPoser-X人体姿态AI系统，使用创新的扩散模型技术统一处理全身、手部、面部姿态建模。该系统采用混合训练策略和截断时间步调度，在8个权威测试基准上比现有方法准确度提升61%。技术可广泛应用于动画制作、体育训练、医疗康复、虚拟现实等领域，代表AI理解人类行为的重要突破。

近日,理想汽车2024春季发布会正式发布了首款纯电MPV——理想MEGA。

7月8日，2021世界人工智能大会正式在上海开启。作为本次大会的活动之一，以“以技术智变，创城市质变”为主题的新型智慧城市高峰论坛也成功举行。

两个月前，我们面向戴尔易安信员工发出“Data Domain十年新征程，我和Data Domain的故事”征集，收到的文稿中，有讲述打单心路历程的，有发表关于Data Domain技术独特见解的，也有分享心目中最牛Data Domain案例的……

这项由哈佛大学、MIT等机构研究人员完成的重要研究揭示了当前AI语言模型的一个隐藏缺陷：跨语言知识转移困难。研究团队通过测试14个主流AI模型在13种语言下的表现，发现AI存在严重的"语言偏心眼"现象，在本土语言下表现出色但跨语言时性能大幅下降。这一发现对多语言AI应用的公平性和可靠性具有重要启示意义。

南开大学团队开发出DepthAnything-AC模型，解决了现有AI距离估算系统在恶劣天气和复杂光照条件下性能下降的问题。通过创新的扰动一致性训练框架和空间距离约束机制，该模型仅用54万张图片就实现了在雨雪、雾霾、夜晚等复杂环境下的稳定距离判断，同时保持正常条件下的优秀性能，为自动驾驶和机器人导航等应用提供了重要技术支撑。

博睿数据与阿里云宣布达成深度合作，重点发力企业智能运维领域，

KERL是一个创新的食谱推荐系统，由伦斯勒理工学院研究者开发，将食品知识图谱与大语言模型相结合，提供个性化推荐并生成食谱步骤和营养信息。系统包含三个模块：KERL-Recom（负责推荐菜品）、KERL-Recipe（生成烹饪步骤）和KERL-Nutri（提供营养分析）。研究团队创建了全新基准数据集评估系统性能，实验表明KERL在所有任务上均显著优于现有方法，为用户提供了考虑个人喜好、饮食限制和健康指南的完整食谱推荐解决方案。

密歇根大学研究团队首次破解AI编程语言选择机制，开发出G-ACT智能控制系统。该技术能精确引导AI选择C++等高性能语言，解决科学计算中AI语言偏好不当问题。实验显示控制准确率提升15%，为构建可靠AI智能体奠定基础。这项发表于2025年6月的研究标志着从"训练AI"向"控制AI"的重要转变。

伦敦大学学院研究团队开发的NOWAIT方法通过阻止AI生成"等等"、"嗯"等思考词汇，在保持准确性的同时将AI输出长度减少27%-51%。该方法无需重新训练模型，可直接应用于现有AI系统，为提高AI推理效率提供了简单有效的解决方案。

“以服务为导向的合作伙伴是我们战略的核心”。

Chappell的团队负责Azure全部工作负载优化型计算、存储和网络任务的落地，具体包括HPC模拟和建模、AI训练与推理，还有SAP HANA、自动驾驶、可视化和机密计算等。

从CDN的诞生到边缘计算的加速落地，企业对数据传输和处理愈发看重时延和成本的兼顾。