英特尔今天分享了有关神经形态计算系统Pohoiki Springs的详细信息，该系统利用1亿个人工神经元来执行处理任务。

北京大学与上海AI实验室联合发布FUSION模型，通过创新的全模态整合技术，实现视觉和语言的深度融合。该模型仅用630个视觉令牌就超越了传统大型模型，在文本引导视觉编码、上下文感知解码等方面取得突破，代表了多模态AI发展的重要里程碑。

PCIe switch服务商，专注于资源池化解决方案。致力于将资源池化技术带入更多中国企业，开展有PCIe Switch相关的基础软件平台，应用，解决方案等业务。

想象一下，如果你有一个聪明的朋友，你可以通过不断鼓励他解决越来越难的数学题来让他变得更聪明。这基本上就是研究人员一直以来对RLVR的理解——通过奖励机制让语言模型不断自我提升，最终超越它原本的能力范围。这种方法在像OpenAI-o1、DeepSeek-R1和Kimi-1.5等顶尖模型的开发中被广泛应用，帮助它们在数学和编程等复杂任务上取得了显著进步。

OpenAI正式启动ChatGPT广告试点项目，多家知名企业宣布参与其中。Target将基于用户关键词展示产品广告，Adobe推广其AI文档编辑器和图像生成工具，Williams-Sonoma展示家居用品，Audible寻找新的有声书听众。此外，福特、马自达等汽车品牌也通过广告代理商参与试点。广告仅对免费用户和8美元月费用户显示，OpenAI承诺将明确标识广告且不影响聊天回复内容。

华为云EI创新孵化Lab联合华中科技大学电信学院、华中科技大学同济医学院附属协和医院（武汉协和医院）放射科运用一站式AI开发平台ModelArts开发了一套基于CTA影像的全自动化、高度敏感的脑动脉瘤检测算法。

“with Veeam”备份和数据管理计划结合了领先的存储能力和HCI供应商的创新技术，为客户提供了全新的部署和使用方案，同时提供来自可靠企业供应商的二级存储和复制数据管理成果。

当AI如ChatGPT在2022年末突然崭露头角时，不仅展现了AI的惊人进步，还描绘出了一个充满可能性的未来，重新定义着我们的工作、学习和娱乐方式。尽管AI的潜力对许多人来说显而易见，但其中隐藏了一些棘手的伦理和风险问题。

Albemarle公司正在扩大规模，除了新建生产设施和扩建现有设施之外，员工数量也在增加，员工对IT的需求也随之增加。Thompson进行的年度调查，是将资源与这些需求进行匹配的关键。

CIO如何让他们的混合办公文化成为一大竞争优势？在思科，Fletcher Previn负责用户体验和设计。

从最简单的表格都不会做的职场萌新,到面面俱到,可以自己独当一面的职场牛人,中间是不断的学习与成长从而实现自我的蜕变。

无处不在的互联网连接和物联网技术将提供大量精准数据，这些数据可与人工智能算法结合使用，从而比现在更有效地识别农场中的干旱情况。

ChatGPT 新推出的 AI 图像生成器在社交媒体上掀起热潮，大量用户生成吉卜力风格的图像引发关注。这一现象凸显了 AI 模型训练过程中的版权问题：如果这些公司使用受版权保护的作品进行训练，是否构成侵权？目前这个问题仍处于法律灰色地带，需要等待法院的进一步裁决。

在某公司的机房内,刘主管焦头烂额地向王总报告最近公司机房的用电情况:“新业务导致服务器一直处于高负荷,最近几个月电费也十分高昂!”王总提出要赶快想出解决办法。

微软克服了有关开发拓扑量子计算机“重大障碍”的最新消息，这种新型量子计算机理论上要比当前技术更快、更可靠。

哥本哈根大学等机构研究发现，主流视觉语言模型在将图像转换为文字描述时会丢失40%-90%的视觉信息。研究开发了两种创新方法来量化这种信息丢失：邻居关系分析和嵌入重建技术。实验表明信息丢失直接影响AI的检索和问答性能，研究还实现了丢失区域的精确可视化，为优化AI视觉系统提供了重要工具。

Rescuezilla 2.6.1发布，基于最新的Ubuntu 25.04"Plucky Puffin"版本，同时更新了基于旧版本的现有构建。新版本提供基于六个不同Ubuntu版本的构建，包括所有仍在标准支持中的LTS版本。该工具用于紧急备份、数据恢复和文件系统管理，支持硬盘、SSD和虚拟驱动器。新版本重新支持Firefox，并能处理多种虚拟硬盘格式。

微软在其 Azure 公有云服务中为基于磁盘的文件存储提供了更可预测的计费成本，类似于其 SSD 文件存储的配置风格，作为其按需付费系统的替代方案。Azure 现有两种文件存储层级：使用快速 SSD 存储的高级层和使用硬盘驱动器（HDD）的标准层。标准层现已推出 Provisioned v2 计费模型，用户可以单独为文件共享配置容量、IOPS 和吞吐量，提供更高的灵活性和可预测性。

SLC虽然在容量上和成本上具有劣势，但是在写入速度上却有着一定的优势。

IBM已经与麻省理工学院的研究人员合作开发了一种新方法，可以更有效地训练“视频识别”深度学习模型。