“不高看当下，神话AI；不低看未来，忽视AI。”

最新一期（第三期）华为数字能源 《方博碳讨室》节目中，就展示了一个仅用6个月时间就建设完成的大型云数据中心——东莞松山湖华为云数据中心，其建设过程为新旧基建如何充分融合提供了一个可供探讨的样本。

这项研究提出了一种改进的声乐效果风格迁移方法，通过在推理时间优化过程中引入高斯先验知识，解决了传统ST-ITO方法忽视参数合理性的问题。研究团队基于DiffVox数据集构建了专业效果器参数分布模型，将风格迁移转化为最大后验概率估计问题。实验结果表明，该方法显著优于基准方法，参数均方误差降低了33%，并在主观听感测试中获得最高评分。这一创新为音频处理领域融合数据驱动和专业知识提供了新思路。

通用型低码平台想进化为零码平台，在灵活度和易用性之间完美平衡是比较难的，所以零代码平台更可能以专用属型的平台形态出现。

天津大学和清华大学研究团队开发的FuxiMT是首个中文为中心的多语言翻译模型，基于BLOOMz模型并整合了混合专家技术，支持65种语言的翻译。其采用两阶段训练策略：先在50亿中文句子上预训练，再通过课程学习方法在多语言并行语料上微调。实验表明，FuxiMT在各种资源水平的语言对翻译任务中均优于主流基线，尤其在低资源语言和零样本翻译中表现突出，为跨语言交流提供了新解决方案。

IBM首席执行官Arvind Krishna在接受CRN采访时预测称，今年IBM解决方案提供商将努力建立客户对AI的信任并扩展早期用例。

在技术至上的背景下，作为科技领域最顶尖的计算力代表，HPC也正在面临一个新的时代，当HPC真正做到“平民化”，这支略显陈旧的“酒瓶”，才会散发出令人陶醉的酒香。

2018年底，V系列年度旗舰荣耀V20正式发布，作为2018年旗舰机的收官之作，这款新品也顺理成章地被很多人纳入新年礼物愿望清单之中。元旦过后，我们也拿到了这款机器，它到底值不值得购买呢?

Mercury Research的2024年第三季度市场份额统计刚刚公布，我们将结果与Gartner的出货量与收入历史趋势相对比，希望帮助大家了解数据中心x86 CPU的市场发展究竟走到了哪一步。

我测试过不少AI工具，本文将介绍的就是5款几乎每天都会用到的工作提效神器。

数据库市场经过40多年的演进，不少人认为其技术已经趋于成熟，市场趋于稳定。事实证明，技术从来不会停止创新的脚步，在云、AI等技术的带动下，数据库市场依然充满活力，值得期待。

会上，展锐重磅发布了5G业务新品牌——唐古拉系列，推出了Cat.1bis新技术特性，并分享了创新业务AR领域的最新商用进展。

近期，伴随网易创新企业大会的圆满收官，网易智企旗下的通信与视频云服务平台网易云信竞争力再度加码：发布新一代音视频技术架构以及系列核心产品、解决方案，以 “音视频技术+即时通讯技术+其他”的融合通信业务模式

这篇来自韩国科学技术院（KAIST）的研究介绍了ReFoCUS，一种创新的视频理解方法。不同于传统视频AI模型使用固定的帧采样策略，ReFoCUS通过强化学习教会模型选择最相关的视频帧来回答特定问题。研究团队巧妙地将策略优化从输出文本转向输入视觉层面，让AI能够像人类一样识别关键视觉证据。实验结果表明，这种方法在多个视频问答基准测试中显著提升了性能，特别是在处理复杂的长视频内容时。ReFoCUS代表了视频AI的一个重要范式转变，未来有望应用于更智能的视频内容理解系统。

“放眼未来的市场竞争格局，整个行业正在快速变化当中，人工智能从根本上推动了这个改变。NVIDIA把人工智能融入了各个产品，推动整个行业的变革。”黄仁勋最后说。

政务上云已成为各地政府数字化转型的必选项。通过基于统一的政务云平台，加强数据共享互通。政务云已成为数字政府、数字城市建设的关键基础设施。政务云即基于云计算的电子政务，是在传统的电子政务的基础上优化并发展而来，弥补了过去电子政务中的一些缺陷。

ByteDance Seed团队发布的BAGEL是一个突破性开源基础模型，采用混合变换器专家架构，能同时执行多模态理解和生成任务。研究显示，随着训练数据和模型规模增加，BAGEL展现"涌现能力"—从基础理解和生成，到复杂编辑和自由形式视觉操作，再到长上下文推理，呈现能力阶梯式提升。模型在标准基准测试中超越现有开源统一模型，并显示出强大的世界建模能力，如世界导航和视频生成。研究团队开源了代码和模型检查点，为多模态AI研究开辟新方向。

和游戏场景下让“肥宅懒鬼”们“逃离”现实世界不同，在商业场景中，虚拟现实技术的更多用处，是让虚拟世界与现实世界的联系更为紧密，并助益于现实世界。

在实现软件定义汽车这一愿景之前，整个汽车行业首先需要就当前面临的挑战做出不同的思考。

Luga讨论了GPU在人工智能生态中的重要性，特别是在加速AI核心算力构建方面。GPU以其高度并行的架构，在深度学习等AI技术中展现出卓越性能。与CPU相比，GPU在处理图形渲染、机器学习、视频编辑等计算密集型任务时具有显著优势。GPU和CPU的协同工作提高了数据吞吐量和并发计算能力。GPU的应用场景包括专业可视化、机器学习、区块链和模拟技术等领域。