有购买需求就要考虑价格问题,数字化系统也不例外。

施耐德电气每年年初都会基于深刻的行业洞察和实践发布《看得见的未来—数据中心市场的新趋势与新突破》以揭示新一年数据中心行业会发生哪些变化，有哪些趋势会影响数据中心行业未来的发展方向以及这些变化和趋势对数据中心运营商的价值和意义。

这项研究揭示了大语言模型中存在"空域"——在推理过程中几乎不活跃的神经网络层。研究者开发了L2自适应计算方法，无需额外训练即可准确识别这些空域。惊人的是，在Qwen2.5-7B模型上，跳过70%的层后性能反而从69.24%提升到71.29%；Mistral-7B在GPQA测试中跳过约30%的层后，准确率提高了4.48%。这表明不同模型层的贡献极不均衡，有选择地跳过"懒惰层"不仅能保持性能，有时甚至能提升结果，为未来模型优化提供了新思路。

沿着这条「遗忘小径」走一走，看看那些曾经风靡一时、最终却被智能手机普及所淘汰的技术。

你将在30年后的CES上看到什么？这篇文章帮你大胆猜测了一下。

武汉大学研究团队提出了FRANK模型，一种无需训练的方法，能让视觉语言大模型获得推理和反思能力。研究发现多模态模型中，浅层解码器负责视觉理解，深层负责文本推理，据此设计了一种层次化权重合并策略，将视觉模型与推理模型智能融合。他们通过泰勒展开推导出闭式融合权重公式，并引入注意力引导的指数衰减先验，使模型既保留视觉感知又获得推理能力。实验显示FRANK-38B在MMMU测试中达到69.2%准确率，超越GPT-4o，且展现出卓越的自我纠错能力，为多模态AI提供了无需昂贵训练的新途径。

在普遍的理解中，路灯让城市有了美妙的夜景，但是，这是否意味着，迷人的夜色就等同于晃眼的路灯——更光亮、更璀璨、更繁华？和朱祥辉交流之后，我们得出了不一样的答案。

气候变化是当今人类面临的最紧迫威胁。而21世纪，AI是应对气候变化的强大工具之一。

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Testin 云测正是在这时代变革的交汇点成立的。

这项研究提出了一种通过"替身模型"训练视觉编码器并实现零样本嫁接到大型语言模型的创新方法。研究团队分析发现大语言模型内部存在明显的处理阶段转折点，据此构建的替身模型保留早期处理层而压缩后期层。使用替身训练的视觉编码器可直接插入目标大模型而无需额外训练，或作为全面训练的高效起点。实验证明，这种方法不仅能将Llama-70B的训练成本降低约45%，还在部分基准测试中实现了超越全面训练的性能。

未来，数据离不开智能，从数据驱动到智能运营，用友已经在深化布局数智应用服务能力，构建数据要素生态，让数据真正成为企业价值资产。

这篇研究论文揭示了多模态大语言模型(MLLMs)存在严重的模态偏差问题，即模型过度依赖文本信息而忽视图像等其他模态。研究团队通过理论分析和实验证明，这种偏差主要源于三个因素：数据集不平衡、模态骨干能力不对称以及训练目标设计不当。他们提出了系统的研究路线图和解决方案，包括增强视觉模态在数据集中的贡献、改变模型关注点和应用偏好优化策略。未来研究方向则包括开发更客观的评估指标、探索更多模态组合中的偏差问题以及应用可解释AI技术深入分析偏差机制。

目前汽车行业发现了一项可怕的事实：驾驶员使用部分自动化功能的时间越长，其对于驾驶本身就变得越是漫不经心。

爱上一个虚拟偶像，从来就不是羞耻的事。

北京中科江南信息技术股份有限公司结合在财政信息化领域的经验，研发了基于微服务架构的财政预算管理一体化系统，实现全国政府预算管理一体化、各部门预算管理一体化、预算全过程管理一体化、预算项目全生命周期管理一体化、全国预算数据管理一体化。

事实上，想要真正让各安全产品之间高效联动，最关键的还是行业标准的问题，这也是网络安全未来的发展趋势。

想象一下，这就像是在一场马拉松比赛中，有些选手获得了高级跑鞋和专业训练营，而其他选手却只能穿着普通鞋子，自行训练。结果可想而知——差距只会越拉越大。Trillion Labs的研究人员正是看到了这一问题，决定寻找一种新的解决方案。

对于戴尔来说，我们认为数据中心业务仍然处境艰难，尽管存储产品进入新的周期。不过戴尔将继续受益于远程办公的趋势，因为我们认为笔记本电脑产品还有新的需求空间，会在戴尔未来的财报中占据一席之地。

引言：一场盛会、一众大咖，在江城齐聚，以计算绘就“新质”，以智能创新未来。