文章探讨了从建设、运营到退役全过程的数据中心环境影响评估方法，旨在全面揭示数字基础设施的真实环境成本，同时分析其优缺点及潜在数据滥用风险。

UC伯克利研究团队发现，仅用17000个训练样本就能让AI获得强大推理能力，关键在于推理的逻辑结构而非具体内容正确性。即使训练数据包含错误答案或错误计算，AI仍能学会推理，但一旦打乱逻辑结构，性能就会急剧下降。该发现颠覆了AI训练需要海量完美数据的认知，为资源有限的团队提供了经济高效的AI推理能力培养方案。

伊利诺伊大学香槟分校研究团队开发了Router-R1，一个能让多个AI模型像团队一样协作的智能调度系统。该系统通过强化学习，学会在"思考"和"调用专家"之间灵活切换，能根据任务复杂度动态协调不同AI模型，同时平衡性能与成本。在七个问答数据集的测试中，Router-R1显著超越现有方法，平均准确率提升约20%，并展现出对未见过模型的强泛化能力。

虽然智慧城市解决方案的交付需要一个总体规划，但往往最终一次只部署一个项目，而专注于大局实际上已经放慢了思科在智慧城市方面的计划，思科公司首席执行官罗卓克这样说。

同人文学圈的平静，随着肖战同人小说的问世被打破了。

斯坦福大学等国际研究团队通过对比GPT-3.5、GPT-4o等六个主流大语言模型在印地语、波斯语和中文对话中的表现，发现AI在不同语言中的"幻觉"现象存在显著差异。研究显示中文表现最稳定，幻觉现象最少，而印地语和波斯语中AI经常出现答非所问的情况。这一发现揭示了训练数据质量对AI语言能力的决定性影响，为多语言AI公平性发展提供重要参考。

通过为多个用户提供的云费用优化服务后发现，大家使用公有云的方式仍然沿袭了传统数据中心/VMware虚拟化环境的资源使用方式，存在资源申请过多/超配，资源长期使用率低等情况，导致云上的费用产生了很多浪费。

系统平台上两套戴尔易安信SC存储上运行着核心系统，于是第一时间我就拨通了戴尔易安信存储售后服务经理吕工的电话。

想象你是一名历史爱好者，想了解"2019年世界冰球锦标赛的主办国是哪里"。你可能会在网上搜索并找到以下几种说法。

英特尔研究院，作为英特尔公司的“科技创新引擎”，一直以来备受业界的关注。在中国，英特尔中国研究院经过多年的发展，已经从一个单纯的项目研发中心蜕变成英特尔全球科研布局的关键一环。

在2021年世界移动大会·上海开幕式上，华为副董事长胡厚崑发表了《创新，点亮未来》的主题演讲。面对疫情给国家、地区、企业和个人带来的重大的影响，技术创新帮助全社会更好地应对了疫情冲击。

人工智能技术的突破与应用仍然面临着巨大的挑战,广大开发者们也面临着诸如算力稀缺、技术门槛高、开发周期长等难题,阻碍了人工智能产业的进一步发展。

模型训练越来越不需要人类了！清华等提出RLPR，让AI通过语言直觉训练

牛津大学研究团队发现大型语言模型存在"深度诅咒"现象：深层网络对模型贡献微乎其微，造成计算资源浪费。研究揭示Pre-LN架构中方差指数增长是根本原因，并提出层归一化缩放（LNS）解决方案。LNS通过简单的缩放因子控制方差增长，让每层都发挥作用，在各种规模模型上都实现显著性能提升，为提高AI训练效率提供了重要突破。

随着2021年的到来，政府领导者仍将面临疫情及其后果所带来的不断变化的挑战。为了应对这些挑战、并在面临成本削减压力的情况下保持数字创新步伐，政府首席信息官和信息领导者必须将不断扩大的关键业务优先事项与长期技术和信息（I&T）投资相联系。

数字标牌技术是其实现向现代零售业转型的一个重要武器。通过对前端设备、云端资源、播放内容的集中控制和统一管理，杰和GDSM实现了软硬件的一站式部署，是零售服务业走向数字化、智能化的桥梁。杰和科技持续创新，为数字标牌行业创新注入了新的活力。

“数据丢失”一词听起来略显专业，似乎和普通人关系不大，但其实自人类有了语言、文字和书籍以来，广义上的“数据丢失”就屡见不鲜。大到朝代断代，文字失传；小到古法工艺难以再现，典籍流失。

新思科技软件质量与安全部门亚太区客户服务总监Ian Hall告诉记者，相关法律的颁布可以推动人们以更加严肃的态度看待数据安全与保护问题。所有企业/机构都应该了解他们当地的法律。

以逆向工程思维，通过对5G标准的深度理解和软件开发的丰富经验来让5G边缘计算技术迅速适配到制造业关键场景中，这是这个群雄纷争年代艾灵网络的成长机会，也是中国智造的5G机会。

日前，戴尔科技集团全球首席技术官兼产品与运营总裁John Roese做客著名技术商业类杂志《麻省理工科技评论》的播客节目，与主持人Laurel Ruma进行了一对一访谈。