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HPE 的 Alletra MP X10000 对象存储系统代表了一种新型的可扩展存储硬件，采用了 VAST Data 首创的解耦共享一切（DASE）架构。HPE 的全球技术与战略架构师 Dimitris Krekoukias 在博客中详细列出了其主要特性，并解释了这些特性为何被纳入设计中。

谷歌DeepMind发布的生物声学基础模型Perch 2.0虽然主要基于鸟类和陆地动物声音训练，但在海洋声学任务中表现出色。该模型能够有效分类鲸鱼发声，在区分不同须鲸物种和虎鲸亚群方面展现优异性能。研究显示，通过迁移学习，Perch 2.0在多个海洋数据集评估中consistently排名前列，为海洋生态系统研究提供了高效的声学分析工具。

在进博会开幕之际，高通公司全球副总裁侯明娟，接受了科技行者的采访，她表示，高通希望让大家看到高通对中国市场长期向好的信心，与中国伙伴通力协作，在万物智能互联的时代，共同开拓国内国际市场、取得共赢发展的决心。

ISTA和Red Hat AI的研究团队在《Unified Scaling Laws for Compressed Representations》论文中提出了一个革命性的统一框架，揭示了AI模型压缩背后的数学规律。他们发现，无论使用什么压缩方法，模型性能都可以通过"表示容量"这一单一指标准确预测，而这一指标与表示法拟合随机高斯数据的能力直接相关。研究不仅证明了容量在组合表示中可以分解，还开发了基于容量的改进稀疏训练方法，在同等参数条件下显著提升模型性能。

亚马逊云科技今日发布最新研究，该研究表明，预计到2028年，人工智能技术将在中国企业得到普遍应用。

在数字化的年代，华讯网络跟随客户一同进行转型，拥抱云，与亚马逊云科技一起帮助用户有效、便捷、安全的使用云。

今天，在纽约举行的“让AI无处不在”活动上，英特尔推出一系列出色的AI产品组合，旨在助力用户从数据中心、云、网络，到边缘和PC等各个领域打造无处不在的AI解决方案。

2018年8月31日，在上海紫竹研发中心，英特尔进行了一场别开生面的傲腾技术分享暨傲腾产品评测活动。

HPE 的 Alletra MP X10000 对象存储系统代表了一种新型的可扩展存储硬件，采用了 VAST Data 首创的解耦共享一切（DASE）架构。HPE 的全球技术与战略架构师 Dimitris Krekoukias 在博客中详细列出了其主要特性，并解释了这些特性为何被纳入设计中。

莫斯科科学家开发出"听众机制"训练方法，解决AI视觉偏好判断中推理不一致问题。通过让两个AI模型相互"对话"验证推理过程，新方法在ImageReward基准上达到67.4%准确率，并在现代图像数据集上显著提升泛化能力，为开发更可靠可解释的AI系统提供新思路。

因你而生未你而来，2022 宏碁全球春季新品发布会如约而至！

戴森在全球范围内重磅发布了数款全新产品，它们将结合戴森在自动化、先进软件和智能方面的创新技术，提供戴森卓越清洁体验。

这篇研究论文《段级策略优化》提出了一种介于词元级和轨迹级之间的新型强化学习框架SPO，用于提升大语言模型的推理能力。研究者将生成序列划分为连续段落，并在段级粒度上估计优势，实现了更精确的信用分配和更准确的优势估计。SPO框架包含灵活段落划分、基于蒙特卡洛的段落优势估计和段落优势策略优化三个核心组件。研究团队基于此框架设计了SPO-chain和SPO-tree两个特定实例，分别针对短链思维和长链思维场景。

想象一下，你拍了一张完美的家庭照，但照片中有一个路人甲破坏了画面；或者你有一张风景照，但有个电线杆正好挡住了最美的那片景色。这时候，你需要的就是图像修补技术。简单来说，图像修补就像是给照片"补洞"——删除不想要的部分，然后让AI来猜测并填补这些"洞"里应该有什么内容，使得修复后的图片看起来自然而和谐，就好像那个"洞"从来没存在过一样。

在由第四范式创办的首届SHIFT数字化转型峰会上，第四范式正式发布了4Paradigm Shift企业转型平台及服务，旨在帮助越来越多的传统企业，基于数字化转型获得企业核心竞争力的提升，成为下一代的企业。

本文根据完整的基准测试，将Achronix Semiconductor公司推出的Speedster7t FPGA与GPU解决方案进行比较，在运行同一个Llama2 70B参数模型时，该项基于FPGA的解决方案实现了超越性的LLM推理处理。

这项由中科院物理所和北大联合开展的突破性研究提出了量子变分激活函数QVAF，通过将量子电路作为神经网络激活函数，实现了用更少参数获得更强表达能力的技术突破。研究团队开发的DARUAN方法和QKAN架构在多项任务中表现优异，参数效率提升显著，为AI模型优化开辟了全新路径，具有重要科研价值和应用前景。

这篇来自复旦大学和字节跳动的研究介绍了ARIA方法，解决了语言智能体在开放式交互环境中的训练难题。传统强化学习在这类任务中面临巨大挑战，因为行动空间呈指数级增长，导致奖励信号极度稀疏。ARIA创新性地将语言行动从高维标记空间映射到低维意图空间，聚合语义相似行动的奖励，有效降低了训练方差。实验表明，ARIA在多种任务中平均提升9.95%的性能，同时显著提高训练稳定性和效率。

这项研究提出了CURE框架，通过强化学习让大语言模型同时学习编写代码和生成单元测试两种能力，无需使用标准代码作为监督。团队开发的ReasonFlux-Coder模型在仅用4.5K编程问题训练后，便在多个基准测试中超越了同类模型，代码生成准确率提高5.3%，最佳N选1准确率提高9.0%。该方法不仅提升了模型性能，还提高了推理效率，同时为降低API调用成本和无标签强化学习提供了新思路。