BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台，整合了38个基准中的30万个问题，按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差，而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面，让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大，强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化，为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。

随着 SSD 技术的不断进步，价格也逐渐降低，使得全闪存储的成本逐步接近传统存储解决方案。

在过去几年,数字化转型的呼声很高,但大多数是各大技术厂商从各自技术产品推广角度而发出的声音,企业真正需要的是能够兼备各种云技术并能高效、快速、低成本落地的数字化转型整体方案。

近日，中国超自动化领域领导厂商艺赛旗就重磅发布了“企业级智能超自动化平台”，将RPA、超自动化和大模型技术融合起来，实现了一个端到端的自动化平台，完成从“发现问题”到“解决问题”的完整闭环。

首尔国立大学研究团队开发了CHARTCAP数据集，包含56.5万个高质量图表-描述对，通过四阶段流水线和循环验证方法解决了AI图表理解中的幻觉和信息贫乏问题。研究还提出了视觉一致性得分评估方法，该方法通过重构图表来验证描述质量。实验显示，经CHARTCAP训练的AI模型在图表理解能力上首次超越人类专家标注，为AI在专业领域的应用开辟新路径。

多伦多大学研究团队提出Squeeze3D压缩框架，巧妙利用3D生成模型的隐含压缩能力，通过训练映射网络桥接编码器与生成器的潜在空间，实现了极致的3D数据压缩。该技术对纹理网格、点云和辐射场分别达到2187倍、55倍和619倍的压缩比，同时保持高视觉质量，且无需针对特定对象训练网络，为3D内容传输和存储提供了革命性解决方案。

上市44天，卖出146台，推出10个季度，足迹遍布37个国家和地区，累计创收10亿美金

其实除了在2C互联网市场，C2M在产业互联网中也有着广泛的应用空间，例如浪潮、曙光、宁畅等服务器厂商在服务器定制化领域积极探索由用户驱动生产的反向生产模式。

遥想2015年，由于x86数据中心计算的绝对垄断地位，现金充裕的英特尔公司斥资167亿美元收购了FPGA制造商Altera。而促使芯片巨头下手的原因，就是当时不少超大规模企业和云服务商正四下打探，想把一部分CPU算力转移至FPGA以打造SmartNIC。

想象一下这个场景：一位学生拿到了一套没有标准答案的数学题。正常情况下，没有答案怎么知道自己做得对不对呢？大多数学生会卡在这一步。但如果这位学生非常聪明，他会想出一个办法——先用不同的解题思路做几遍，然后看哪个答案出现的次数最多，那个答案很可能就是正确的。接着，他会思考为什么其他方法得到了不同的答案，从而改进自己的解题技巧。这就是清华大学研究团队开发的"测试时强化学习"（TTRL）的核心思想。

在与22岁的比尔.盖茨共同创立微软8年之后，保罗.艾伦选择了离开。这位一手创造出美国历史上最大财富象征之一「微软」的传奇人物于本周一在西雅图去世，享年65岁。他曾是一个极富创造力的程序员，也是一个“理想主义者”。

马上就过年了，一想到又要和七大姑八大姨见面的场景，我就两股战战。

做过应用迁移的都知道，基于传统平台的应用软件迁移到新的创新架构平台，要考虑众多因素

这么多Serverless 平台，我们到底该如何选择？其实与一切软件架构选择难题一样，问题的答案还是跟具体的需求密切相关。

你还记得第一次用电脑打开SOLIDWORKS时候那种“惊喜”的感觉么？

微软数据安全、隐私和合规总经理Herain Oberoi称，围绕AI和安全开展的工作“对于合作伙伴来说是一个巨大的机会”——尤其是在帮助客户了解AI风险、构建解决这些风险的应用、以及围绕新攻击面构建仪表板和报告等领域。

智源研究院2020年搭建大模型攻关团队,2021年6月推出当时规模最大、性能领先多模态大模型“悟道2.0”。

早期采用生成式AI的人通常使用ChatGPT、微软Copilot和类似的SaaS 工具，这些工具虽然需要花钱，但不会带来基础设施方面的挑战。然而，随着企业的纵向扩展，这些挑战开始显现出来。

Dana-Farber Cancer Institute癌症研究所的最终用户在生成式AI技术出现后不久就看到了应用的可能性，但采用这项技术需要仔细考虑安全性、保障性，尤其是治理方面的因素。

经过快速的整合，Dell EMC厚积薄发，首先炼就“六脉神剑”，包含六式“剑法”