你的IT部门可能存在一些潜在问题，如果你不及时处理，可能会在你的手中发生一场灾难。

当企业面临着多种应用、海量数据、异构环境的同时，到底有没有一些可执行的解决方案来告诉企业应该怎么做？基于此，至顶网希望通过撮合业内专家来探讨这些问题，希望通过专家们的专业探讨来解己之惑,解人之惑。

MIT研究团队开发出突破性技术，让机器人能够同时理解多种类型的人类反馈，真正掌握人类的深层意图和偏好。这项技术通过融合偏好比较、演示学习等多种反馈方式，使机器人在任务成功率和用户满意度上分别提升30%和40%，为未来人机协作开辟了新的可能性。

生成式AI为电子游戏开发者带来令人兴奋的全新方法，帮助其创作引人入胜的内容、逼真的视觉效果以及身临其境般的游戏体验。在本文中，我们将通过一系列实例探讨生成式AI如何增强并加速游戏开发。

时至今日，云计算日的普及已经超过10年，技术的不断迭代以及行业的日益成熟，使其在新趋势下呈现了另一番产业格局。纵观当下，公有云服务竞争愈加激烈，私有云服务市场需求不断增长，混合云逐渐成为云部署的优选模式之一。

StorMagic 新任 CEO Susan Odle 提出以边缘虚拟化技术和全方位客户支持为基础，推动企业级边缘部署增长，确保业务持续稳定运营。

吃罢色香味俱全的年夜饭，静待春晚大戏开场，老妈一如既往拿出手机打开了深具陕西风味的主播的抖音小视频，瞬间传来“不要轻易尝试萝卜干，我怕你会离不开它”的开场白……

中国联通运维部总经理马红兵作为受邀嘉宾首先谈到了5G。他表示：“中国联通在三大运营商里面稍微激进一些。”

作为全球领先的图数据平台领导者，Neo4j以现代数据科学基础——图技术为根基，为客户提供了一个强大的、可简便集成和扩展的数据科学平台。Neo4j图数据科学通过全面丰富的功能，协助企业挖掘数据背后的潜在价值，推进企业的数字化转型。

为了指导这一过程，数据中心搬迁清单可以派上用场。通过一份清单，你就可以清楚地定义搬迁过程的要求，然后确保在搬迁过程中满足这些要求。

天津大学研究团队开发的MotionFlux系统通过矫正流匹配技术和TAPO偏好对齐优化，实现了毫秒级的实时文字到动作生成。该系统在保持高质量动作生成的同时，将推理速度提升了数千倍，在语义对齐准确率上也显著优于现有方法，为游戏、虚拟现实、教育培训等领域的实时应用奠定了技术基础。

最近优步汽车（Uber）导致一位自行车骑行者因车祸遇难的事件引发了多方关注。很多人认为，系统能力低下的责任应由优步公司承担，但也有些人认为，事故本身并不值得大做文章。在笔者看来，此类事故确实可以通过技术方式加以避免。

NVIDIA继续扩大自己在加速计算领域的领先地位，在近日举行的GTC大会上，NVIDIA公布了用于元宇宙、医疗、企业级AI、自动驾驶汽车和数据中心安全的平台。

昨日，小米公司在小米科技园举办了2021年第一场线下发布会，正式发布了小米11 Pro和小米11 Ultra两款超高端新品，小米11 Pro和小米11 Ultra首发了业界最大底三星GN2传感器，其中小米11 Ultra采用了「全主摄」影像系统...

达索系统在服务客户的过程中积累了众多成功经验和最佳实践，尤其在疫情期间，这些成功经验和最佳实践的不断复制，提高了制造业在疫情下的韧性。

SEALQA是维吉尼亚理工大学研究团队开发的新型基准测试，旨在评估搜索增强型语言模型在面对矛盾、嘈杂或无用搜索结果时的推理能力。它包含三种测试：SEAL-0（极具挑战性的核心问题集）、SEAL-HARD（更广泛的困难问题集）和LONGSEAL（测试长上下文多文档推理）。研究发现，即使是前沿模型在这些测试中表现也很差，增加测试时计算资源往往不能带来可靠的性能提升，高级推理模型对嘈杂搜索结果特别敏感，模型在识别大量干扰文档中的相关信息时仍然困难重重。

Mozilla发布Firefox 141浏览器新版本，解决了Linux用户长期面临的后台更新重启问题。现在即使程序在后台更新，用户也可继续使用直到方便时重启。新版本还减少了内存使用量，为标签组功能添加AI智能命名，支持垂直标签栏控制区域大小调整。地址栏新增单位换算功能，Windows用户获得WebGPU支持，更多国家支持地址自动完成，新增九种语言的设备端机器翻译支持。

赛灵思希望引导开发人员在神经网络性能之外关注更多其他重要指标，从而在面向机器学习推理任务的半导体市场当中占据可观的市场份额。毕竟，芯片的最终目标在于支持应用，而不仅仅是神经网络本身。。

文章指出，自 ChatGPT 引发生成式 AI 革命以来，该技术正从传统的创意与编码辅助转向提供情感支持、生活规划与个人发展建议，预示着 AI 未来将作为协同助手出现，助力缓解压力、提升工作效率。

南京大学团队提出PixNerd，一种革命性的像素空间图像生成模型。该模型摒弃传统VAE两阶段架构，直接在像素层面工作，通过神经场技术实现端到端训练。在ImageNet测试中达到2.15 FID，推理速度比同类模型快8倍，支持任意分辨率生成。研究还扩展至文本生成图像，在GenEval和DPG基准测试中表现优异，为AI图像生成提供了更简洁高效的解决方案。