IBM与红帽最近发布了InstructLab，这是一种用于大规模语言及代码模型的全新AI训练方案。

全球信息通信技术正进入技术架构大迁徙时代，企业数字化转型正在经历从基于传统IT架构的信息化管理，迈向基于云架构的智能化运营。

理论物理学泰斗迪阿科诺夫认为，真正的实现时间是在不可预见的未来。因为，量子计算机的实现过程必须克服的一系列巨大的技术挑战。

阿里云智能集团研究团队在《VLSI设计期刊》发表突破性研究，提出基于图神经网络的芯片布局优化框架。该技术将复杂芯片设计转化为图形网络问题，通过AI系统自动寻找最优布局方案。实验显示相比传统方法，功耗降低15-18%，设计效率显著提升，已在智能手机和服务器芯片项目中成功应用。

中科大研究团队发现大型机器人数据集存在"捷径学习"问题：机器人虽然数据量庞大，但因数据内部多样性不足和碎片化严重，容易依赖表面特征而非真正理解任务。研究通过理论分析和实验验证了这一现象，并提出视角增强和物体替换等数据增强解决方案，为机器人学习领域提供重要指导原则。

这使得解决Web安全的主流技术——WAF传统技术面临各种挑战。越来越多的企业对WAF的防御有效性、业务性能影响性以及高昂的维护成本等问题产生不满和质疑。

在全球半导体短缺与贸易战的双重压力之下，Arm与x86两大架构阵营所代表的芯片技术正受到高度关注。但就在这股洪流之下，开源RISC-V芯片架构正悄然发展成第三种完全可行的架构方案，更便宜、更灵活而且不受政治立场的左右。

聊天机器人ChatGPT的迅速出圈，让人惊叹新技术的燎原之势，这时候，再回看刚刚结束的达沃斯论坛，微软公司CEO萨提亚·纳德拉与《华尔街日报》总编马特·默里（Matt Murray）的对话内容，就颇有些耐人寻味了。

2020年，不仅是中国人首次站在世界最高峰之巅—珠穆朗玛峰（以下简称“珠峰”）60周年，也是2020珠峰高程测量登山队成功登顶珠峰的一年。

每个行业都有越来越多的企业在采用人工智能（AI）来改变业务流程，但是他们的AI计划能否取得成功，不仅仅取决于数据和技术，还要取决于是否有合适的人才加入。不仅仅有数据科学家和工程师……

近日，OpenStack社区正式发布OpenStack第21版——Ussuri，其包括对核心功能、自动化、跨单元冷迁移、容器化应用程序的改进，以及对堆栈中不同层级下的新用例的支持。

柏林独立研究团队发布首个土耳其语分词策略综合研究，系统比较了字符级、词汇级、形态学感知和WordPiece四种分词方法。研究发现32k-52k词汇表的WordPiece分词在多数任务中表现最优，而形态学感知分词在语法分析任务中效果更佳。团队开源了完整评估框架、预训练模型和基准测试，为土耳其语AI开发提供了实用指南。

每个行业都有越来越多的企业在采用人工智能（AI）来改变业务流程，但是他们的AI计划能否取得成功，不仅仅取决于数据和技术，还要取决于是否有合适的人才加入。有效的企业AI团队是一个多元化的群体，其中不仅仅有数据科学家和工程师。

近日，由全球企业级开源解决方案领导者SUSE主办的SUSECON北京2022开源技术峰会隆重召开，SAP和亚马逊云科技作为SUSE的重要合作伙伴出席了“联合创新 合作共赢”圆桌讨论这一重磅环节。

南京大学研究团队提出了一种新型推理范式：进程级自适应思维模式切换（PATS），能让大型语言模型根据每步推理的难度动态调整思维策略。与传统固定策略不同，PATS在波束搜索框架中通过控制候选步骤数量（2/4/8个）模拟不同复杂度的思维模式，并根据过程奖励模型（PRM）评分动态切换。实验表明，PATS在多个数学推理基准测试上实现了准确率与计算效率的优化平衡，仅使用全复杂模式55.4%的计算资源就达到了相近的准确率，为大模型高效推理提供了新思路。

香港理工大学研究团队开发了突破性医学AI系统GEMeX-ThinkVG，让人工智能在分析胸片时能像医生一样详细解释诊断过程。该系统不仅能准确回答医学问题，还能标注具体的影像区域并提供完整的推理链条，解决了传统医学AI"黑盒子"问题。通过创新的强化学习训练方法，仅用八分之一数据就达到了传统方法的性能水平，为可解释医学AI开辟了新方向。

上海AI实验室等机构联合研究揭示了大语言模型代码评估中的系统性偏见问题。研究发现现有测试方法存在"同质化陷阱"，AI生成的测试用例往往无法发现人类编程中的多样化错误。研究团队提出SAGA人机协作框架，通过分析正确和错误的人类代码生成高质量测试用例，显著提升了代码评估的准确性和鉴别力，为AI编程评估提供了新的解决方案。

9月14日，由国家能源集团携手华为公司共同举办的“矿鸿操作系统”发布会在北京圆满举行。矿监局、工信部、科技部、能源局、煤炭工业协会、国家能源集团、华为等政府机构与企业代表出席，共同见证了“矿鸿操作系统”的正式发布。

戴尔PowerEdge R750/R750xs就是这样的一系列经典型号，PowerEdge品牌早在x86服务器崛起之时就风靡于全球，凭借杰出的设计和高可靠性，广泛应用于虚拟化、高性能计算（HPC）、人工智能（AI）及数据库分析等领域。

清华大学与上海人工智能实验室联合开展的这项研究发现，即使是最先进的AI模型如DeepSeek-R1，在同时处理多个问题时性能也会显著下降。研究团队开发了REST压力测试框架，通过对34个大型推理模型的测试，揭示了AI在多任务处理中的"问题遗漏"、"思维过度"等典型错误模式，为AI评测和开发提供了新的视角和方法。