尽管有些小插曲，但不妨碍OpenAI将自身定位在推动消费级生成式人工智能的前沿。

南开大学研究团队创建了InterSyn——首个大规模多模态对话数据集，包含180万单轮和5万多轮样本，覆盖3500个话题。通过创新的SEIR迭代优化方法，显著提升了AI生成文图结合内容的质量。同时开发的SynJudge评价工具能从四个维度评估文图协调性，与人类判断偏差仅5%。实验证明该方法在文图协调性上提升52.1%，为构建更智能的多模态AI系统奠定了基础。

如果你问一个数据中心经理他最渴望的是什么？那么其中一定会有降低运营成本。

华中科技大学和香港中文大学研究团队提出SATORI-R1，一种通过空间定位和可验证奖励增强多模态推理的新方法。该方法将视觉问答任务分解为图像描述、区域定位和答案预测三个可验证阶段，解决了自由形式推理中注意力分散和训练收敛慢的问题。实验证明，SATORI-R1在七个视觉问答基准上一致提升性能，最高达15.7%，并展示出更聚焦的视觉注意力和更低的训练方差。

IBM研究人员用了一些方法有效地将更多的信息置于用于进行模拟的数学函数里，即是说计算过程的结果要精确得多，而且并无额外的计算成本。

公有云主机的CPU处理能力到底如何？为什么至顶网云能力评估小组一直提倡采用双核云主机？网络、计算、存储中云主机的系统盘存储能力又是如何？这些问题我们会在本篇文章中再继续为大家进行解读。

当前，企业之间的合作早已不再是以往那种简单的上下游关系，而更多体现出一种相互融合，共生共赢的合作状态。作为与300多家主流厂商均建立有合作关系的伟仕佳杰而言，其对企业间合作所发生的变化感触颇深。

阿里巴巴将加入奥林匹克全球合作伙伴(The Olympic Partner，“TOP”)赞助计划，开始为奥运会提供云计算和大数据基础设施及服务。后来广为人知的“云上奥运”这一说法，正是从这一刻起走上历史舞台。云计算这一概念，也随之被越来越多的人所熟知。

后来广为人知的“云上奥运”这一说法，正是从这一刻起走上历史舞台。云计算这一概念，也随之被越来越多的人所熟知。乘云科技CEO郝凯对此深有感受，因为在2017年春节过后不久，他的公司开始成为阿里云的合作伙伴，加入了滚滚而来的云计算大潮中。同一年，郝凯带领团队也第一次参加了阿里云的“双11”活动，实现了800万元的销售业绩。

这项由斯坦福大学、Meta公司和密歇根大学联合完成的研究，开发了能够实时观看视频并主动提供任务指导的AI助手系统。研究团队创建了包含30万对话的PROASSIST数据集，设计了创新的评估方法，并开发了能处理流媒体视频的端到端模型。实验显示，该系统能够在烹饪、组装等多种任务中提供及时准确的指导，为开发真正智能的人工助手奠定了基础。

今天，华为全联接大会（HUAWEI CONNECT 2018）在上海世博中心举行。本届大会以"+智能，见未来"为主题，携手全球ICT产业领袖、行业先锋、生态伙伴、商业智囊共同探讨人工智能在各行业发展的方向和机遇。

在联想创新科技大会2018（Lenovo Tech World）商用技术及解决方案大会上，联想集团副总裁兼中国服务业务总经理戴炜与联想DCG科技业务事业部总经理刘淼，在接受采访时表示：“联想希望我们的服务业务，成为第三波的增长引擎”。

理论总是美好的，现实却又是骨感的，很多华为云DevCloud的客户特别想知道How to，接下来恒少会陆续分享一些非常小的华为敏捷/DevOps的实践，点点滴滴。

这些带有小小肢体、微型传感器并由硅芯片冲压制成的机器人，在不久的将来或可帮助我们修复手机电池以及进行人类大脑研究。

6月28日，亚洲最具影响力的2023上海世界移动通信大会（2023 MWC上海）正式开幕。

过去十多年来，律师事务所一直使用机器学习和AI工具来辅助这个发现过程，帮助其追查纸质记录和数字内容。但直到两年之前OpenAI的生成式对话聊天机器人ChatGPT问世之后，这项技术才开始真正普及且易于使用，甚至刚刚从法学院毕业的新人助理都能依靠它完成电子取证。

现在“领先实践”已经可以称得上是企业数智化的领航员，引领着数智化不断前进。

思科将收购英国软件公司Ensoft，收购金额未公开。总部位于Harpenden的Ensoft公司主打企业级路由器和网络设备软件的开发。

台湾大学与NVIDIA合作开发了EMLoC技术，让普通用户能在24GB消费级显卡上训练38B参数的超大AI模型。该方法通过创建智能"模拟器"将训练内存需求降至推理水平，配合独创的LoRA校正算法确保训练效果。这项突破大幅降低了AI模型定制化门槛，有望推动AI技术民主化发展。

MIT研究人员开发出自适应语言模型(SEAL)框架，让大型语言模型能够持续学习并通过更新自身内部参数进行适应。SEAL教会模型生成自己的训练数据和更新指令，永久吸收新知识并掌握新任务。该框架采用双循环系统和强化学习算法，让模型学会创建个性化学习指南。在知识整合测试中准确率达47%，在少样本学习中成功率达72.5%。这对企业AI应用具有重要意义，特别适用于动态环境中的AI智能体，但仍存在灾难性遗忘等局限性。