模型上下文协议(MCP)自2024年末由Anthropic推出以来成为AI集成领域热议话题。本文探讨开发者在生产环境中采用MCP时面临的五个核心问题：为何选择MCP而非其他方案、本地与远程部署的权衡、安全性保障、长期投资价值，以及AI协议竞争格局。MCP通过标准化工具集成解决了架构问题，但在多智能体和自主任务处理方面仍有局限。

是德科技宣布其Ixia事业部发布了《2018年度安全报告》，重点讨论是德科技的应用和威胁情报（ATI）研究中心在过去一年中获得的重大安全发现。

在今年微软的Build开发者大会——这是微软上个月重组之后的首个重要活动，这次重组中微软将Windows进行分割，整合到其他部门中——开幕日上，微软展示了提供给硬件和软件开发者的物联网（IoT）和边缘计算工具及技术。

浪潮市场份额的持续上涨，连续16个季度获得第一，改变中国服务器市场竞争格局，一定程度上也改变全球服务器市场的竞争格局，在稳固中国第一的前提下快速成长为一家全球领先的企业。

当我们认为这就是每个人的生活模式的时候。有的人，却过出了让人羡慕的“神仙日子”

在CES 2023，佳能带来了对未来的愿景，从结果来看，很难相信这是一家拥有85年历史、长期制造机械硬件的厂商。

本研究揭示了合成数据在AI图像生成训练中的独特价值，创建了18万张GPT-4o生成的Echo-4o-Image数据集。相比真实图像，合成图像能补充稀有幻想场景、提供纯净训练信号、实现精确的长尾属性控制。基于此数据集训练的Echo-4o模型在指令跟随、创意生成和多图融合任务上均实现显著提升，并展现出良好的跨模型迁移能力。

在人工智能领域，我们经常看到像OpenAI、DeepSeek和Anthropic这样的公司推出强大的推理型大语言模型，它们能够解决复杂的数学问题和生成高质量的代码。然而，这些模型通常体积庞大，参数量动辄达到320亿甚至更多。想象一下，这就像需要一台超级计算机才能运行的庞大软件。

这是高通“无线关爱”计划助力中国乡村振兴发展的又一尝试，也是中国乡村发展基金会推动乡村产业高质量发展的不断探索。

这项研究创建了"Visual CounterFact"数据集，通过展示与常识相悖的图像（如蓝色草莓）测试视觉语言模型如何平衡视觉输入与记忆知识。研究发现，模型往往会被视觉输入左右，即使被问及通用知识问题。团队开发了"像素与先验"转向技术，成功控制模型在两种信息源之间的依赖，颜色任务成功率高达92.5%，大小任务达74.6%，为构建更可靠的多模态AI系统提供了新工具。

这项研究探索了大语言模型在思维链推理过程中的一个惊人能力：在完成推理甚至生成第一个词前，模型的内部表示已包含预测任务成功与否的信息。研究者通过探测分类器分析模型内部状态，发现其准确率显著高于仅基于文本的BERT基线。更令人惊讶的是，在某些数据集上，推理中后期的信息对预测成功率没有显著帮助。这一发现为开发更高效的思维链策略提供了理论基础，可能使AI在解决复杂问题时既保留思维链的优势又降低计算成本。

文章介绍了Zoom借助主动型AI，从预测需求到自动完成复杂任务，推动会议向实现具体目标转变，打造全新工作模式。

面对全球环境的日趋动荡和消费市场的高频变化，传统纺织业过去积攒的行业短板也日益凸显，产业升级迫在眉睫。

苏州是国家历史文化名城，紧邻上海这个长三角的龙头、长江经济带的龙头，产业门类齐全、历史底蕴深厚、生活成本适中、政务服务高效，具备最优营商环境，拥有最强比较优势。

CES会展第三天一大早，记者在偌大的威尼斯人酒店里问了一路，才找到欧莱雅的展台。

女性加上科技，大家觉得这样很酷。

联想数据中心业务集团（以下简称联想DCG）推出专为边缘计算和AI量身定制的首台紧凑型边缘服务器ThinkSystem SE350，凭借在外形、性能、连接、安全、管理等方面的优势，新品将主要适配于边缘应用场景，助力客户高效应对智慧化转型过程中不断出现的复杂挑战。

WordPress.com母公司Automattic继收购通讯应用Beeper和Texts.com后，又收购了关系管理应用Clay。Clay是一款智能通讯录应用，能从LinkedIn、Facebook等平台整合联系人信息，并配备AI助手Nexus。该应用于2021年推出，此前融资超900万美元。收购完成后，Clay将继续运营并与Automattic其他产品集成，长期计划是成为各种工具的身份层。

斯坦福大学Gordon Wetzstein教授团队提出神经辐射场技术，首次让AI具备类似人类的三维空间理解能力。该技术仅需少量不同角度照片即可重建完整三维场景，在图像质量上比传统方法提升20%以上。研究成果应用于自动驾驶、VR/AR、医学影像等领域，标志着AI从二维图像识别向三维空间理解的重大跃进。

通常我们训练神经网络模型的时候默认使用的数据类型为单精度FP32。近年来，为了加快训练时间、减少网络训练时候所占用的内存，并且保存训练出来的模型精度持平的条件下，业界提出越来越多的混合精度训练的方法。