香港中文大学团队开发出MathCoder-VL，这是首个通过代码理解数学图形的AI模型。该系统将图形转换为精确绘图代码，而非模糊的自然语言描述，从而实现对几何图形的精确理解。研究团队构建了860万图形-代码配对的训练数据集，让AI学会"看图写代码"，并能创造性地生成新的数学图形。在几何问题测试中，MathCoder-VL超越了GPT-4o等顶级商业模型，为数学教育AI应用开辟了新道路。

Mirage向我们展示了一个令人兴奋的未来——一个AI不仅能理解我们说什么，还能理解我们如何说的世界。在这个世界里，技术不再是冰冷的工具，而是能够理解和模拟人类情感表达的智能伙伴。

苹果公司研究团队通过精心设计的拼图游戏实验，揭示了当前"思维型"AI模型的真实能力边界。这些模型在简单问题上反而表现不佳，只有在中等复杂度问题上才显示优势，而在困难问题上会完全崩溃并减少思考时间。更令人震惊的是，即使提供完整算法，模型仍无法突破复杂度限制。研究显示这些AI可能缺乏真正的逻辑推理能力，更像是高级的模式匹配系统。

这就很考验剪辑的水平也就是我们俗称的时间轴卡点从时长十几个小时的素材中截取精华部分这并不是依靠手机端剪辑软件就能完成的工作量大部分成功的美食博主背后都有专业的视频剪辑团队

典型的分布式存储具有三大技术特征：一、使用通用x86或ARM存储服务器；二、使用固体硬盘（SSD）以提升IO性能；三、软件定义存储（SDS）

上海交大等机构联合提出ADC方法，通过双人协作的对抗性数据收集策略，让机器人仅用20%的训练数据就能获得更强的环境适应能力和指令理解能力。该方法引入"对抗操作员"在训练过程中制造视觉和语言扰动，迫使主操作员实时调整策略，从而大幅提升数据信息密度和机器人的鲁棒性表现。

备份这事很无聊，但却能在关键时刻拉你一把。

想象一下，如果你手里有一个苹果，然后松开手，会发生什么？对我们人类来说，这个问题简直不能再简单了——苹果会掉到地上。我们不需要进行复杂的计算，也不需要回忆牛顿定律的精确表述，就能准确预测物体的行为。这种对物理世界的直觉理解，是我们从小就形成的能力。

「需求是技术之母，市场是技术之父，美国的芯片发展成如今的垄断性地位离不开这两点。 今日推荐 九 边（ ID : ertoumu893 ) 的文章，用浅显易懂的方式讲述当今世界的芯片格局。」

或许每个人都有不同的理解。我们无需定义，因为我们有更好的诠释——华为通过持续的压强投入，引领技术革新，打造生态黑土地，激发生态创新，引领行业数字化转型，今日聚焦竹间智能。

戴尔PowerStore采用英特尔至强处理器，该处理器可以优化工作负载，可靠性强，还有高计算力、高稳定性和高效敏捷性，帮助PowerStore为至关重要的工作负载提供支持。

基于企业的这种需求，IBM新一代z15全新问世。其实IBM在四年前就启动了新一代主机的研发，期间共产生3000多项已发布或正在申请的IBM Z专利，并涉及与300多家企业的合作。

在物理世界中，每个人都有自己的标记，比如身份证。

根据个人在 IBM Security 的 Managed Security Services SOC 的一些经验，我提供了以下一些有关全球 SOC 如何按需进行人员配备和组织的见解。

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。

麻省理工与UMass研究团队开发出"预算引导"技术，解决深度思考AI模型推理过程过于冗长的问题。该方法通过轻量级预测器引导AI按预算思考，在MATH-500测试中比传统方法准确率提升26%，同时将思考词汇减少37%，实现了效率与准确性的双重优化。

要实现数据价值，建设数据仓库是在数字化转型过程中不得不面对的一项任务。数据仓库汇聚各个业务部门数据，避免数据孤岛，使数据真正成为整个企业的数据，而不是某个部门的数据。

HuggingFace宣布将加大对GGUF格式的大模型文件的支持。GGUF（GPT-Generated Unified Format）是一种高效存储和交换大模型预训练结果的二进制格式，由llama.cpp创始人Georgi Gerganov定义。HuggingFace的支持包括模型检索过滤、预览GGUF元数据和提供工具支持网站显示平台GGUF格式模型信息。这显示了开源社区对大模型的重要贡献和国外开源生态的互相融合。

数字化转型的内涵绝不止于用“1和0”取代纸质资料。实现成功转型的一大关键前提，在于建立文化基础、确保企业中的每位成员都对组织运行方式拥有共同理解。

新技术所伴随的新思维，正在渗透实体经济的各个环节，尤其在电商崛起后，由市场的需求端倒推供给端进行变革，仓储物流是绕不过的一环。