据彭博社报道，计算机芯片制造商博通公司正在谈判收购虚拟化软件巨头VMware。

这篇文章介绍了利用人工智能设计新酶的成功案例，这种酶有潜力分解塑料。尽管生物学告诉我们，简单的化学反应可能非常复杂，但通过AI驱动的蛋白质设计，研究人员能够创造出与自然界不同的酶。研究表明，设计酶的过程虽然复杂，但可以在计算机上完成，未来可能会有更多的应用。

去年，高通大事宣传Cloud AI 100，并承诺它具有强大的性能和能效，可以在边缘计算、自动驾驶汽车和5G基础设施中实现人工智能。今天，高通宣布现在正对该平台进行采样，并计划于2021年上半年实现批量出货。

本月早些时候，AWS在纽约举行的AWS峰会上宣称自己是AI领域的领导者。

“今天把大家叫到这里，是因为咱们财务部的同事向我反映，IT部门的支出金额越来越庞大。而且呢，最近云服务商的数据泄露和宕机事件频发，前沿数控存储在云上的数据全部丢失的事情，想必大家也是都知道。

训练AI算法需要用到大量GPU算力资源，那么大模型时代下，如何才能把可用的算力资源，变成好用的算力资源？

近年来，数字化转型（Digital Transformation）已成为企业的第一要务，但现在许多企业正在密切关注数字化（Digitalization）这个快速发展的概念。

当毕业生的目光都聚焦在国内的那些“金饭碗”、“铁饭碗”时，海外谋生又是怎样一副景象呢？

本质上，他是不是大模型按照自己的知识库回答，然后先通过一些工程化手段，比如联网搜索，比如文档搜索等等，先把相关信息给找出来，让大模型根据这些信息来进行回答。

香港大学、香港科技大学与快手科技联合发布开创性研究，提出用交互式生成视频（IGV）技术构建下一代游戏引擎，将彻底改变游戏开发模式。该技术能实时生成无限游戏内容，让每个人都能成为游戏设计师，解决传统游戏内容有限、成本高昂、缺乏个性化等根本问题，为游戏产业描绘了一个充满想象力的未来。

着IT部门越来越多地与关键业务合作伙伴共同推动新的举措，技术领导者有机会培养组织形象，让每个人都专注于业务数字化转型，以实现战略目标。

即便是一个企业级数字化解决方案积累经验非常丰富的大厂，为什么还没有看到相应的解决方案呢？很有可能是算力的限制

北京大学团队推出TransMLA技术，可将现有GQA架构语言模型直接转换为高效MLA架构，无需重新训练。该技术通过RoRoPE、FreqFold和BKV三项创新实现了最高10.6倍的推理速度提升，在93%内存压缩下仅需60亿词元微调即可恢复性能，为AI模型优化提供了经济实用的解决方案。

中科院自动化所等机构联合发布MM-RLHF研究，构建了史上最大的多模态AI对齐数据集，包含12万个精细人工标注样本。研究提出批评式奖励模型和动态奖励缩放算法，显著提升多模态AI的安全性和对话能力，为构建真正符合人类价值观的AI系统提供了突破性解决方案。

西安交通大学研究团队开发了DenseDiT，一个基于生成式AI的视觉分析框架，能在仅使用15张训练图片的情况下处理25种复杂现实场景的视觉任务。该系统巧妙利用已训练生成模型的视觉知识，通过参数复用和轻量级分支设计，在数据效率上比传统方法提升1000倍以上，为数据稀缺的AI应用场景提供了全新解决方案。

新iPhone里Camera Control的新按键单击：打开相机应用或在已打开相机应用的情况下拍照。 点击并按住：开始录制视频。 轻按：这项功能将于2024年秋季晚些时候推出，可以锁定对焦和曝光在特定主体上。 双轻按：调出最小化相机预览菜单，用于选择不同的控制选项，如曝光或景深。 沿表面滑动：调节参数如缩放、曝光或景深。设计和技术：相机控制按钮采用电容和压力感应技术，对基于触摸的手势反应灵敏。它被描述为一个触摸敏感按钮，甚至是一个微型触控板，允许进行各种交互，而不仅仅是按压。

Adobe Research团队联合香港中文大学开发了EditVerse，这是首个统一处理图片和视频编辑的AI模型。它采用创新的交错序列设计和四维位置编码，将文本、图片、视频转换为统一表示，实现跨模态知识共享。研究团队创建了23.2万个高质量视频编辑样本的训练数据，并建立了EditVerseBench评测基准。EditVerse在20多种编辑任务上超越现有开源方法，展现出强大的举一反三能力，为多媒体内容创作带来革命性突破。

想象一下，如果你要学习烹饪一道从未见过的菜肴，但没有食谱、视频教程，甚至连成品图片都没有，你能做到吗？这听起来几乎是不可能完成的任务。然而，清华大学的Andrew Zhao及其研究团队却让人工智能系统实现了这一壮举。

当IT团队陷入低迷时，CIO需要首先了解根本原因，如远程工作减少协作机会、组织扁平化导致管理不足等。专家建议通过技术审计找出工作流程问题，让团队参与目标设定，为解决方案指定明确负责人。关键在于投资员工成长，建立支持性环境，让IT工作者对工作充满激情，同时提供有意义的愿景和目标。

荷兰埃因霍芬理工大学研究团队开发出一种智能心脏超声除雾技术，能够自动识别图像中被"雾霾"污染的区域并进行有针对性清理。该技术结合语义分割和扩散模型，首先让AI识别心脏各部分结构，然后根据不同区域特点采用不同强度的除雾处理，在国际挑战赛中表现优异，为解决心脏超声图像质量问题提供了新思路。