在今年5月的戴尔全球科技峰会上，戴尔科技推出了与微软、红帽和VMware联合开发的Dell APEX Cloud Platform。这个平台将公有云的操作环境扩展到了企业本地环境。

正是秉持这样的态度，Nutanix不断创新产品和解决方案，获得了众多行业客户的青睐。在2021年第二季度（截至到2021年1月31日），Nutanix的客户数量增长达到18%，合作伙伴数量增长达到19%。

区块链到底能做什么？

未来，研华将会持续聚焦“医疗设备智能化”、“医疗信息化”两大方向，搭好“两座桥梁”，加速智慧医疗的转型升级。

周开拓说，先荐要做就是技术扩散，通过技术的力量，场景算法的提升，帮助媒体实现商业价值的增量。目前很多媒体不具备算法能力，先荐将这种能力进行抽象化标准化，赋能媒体行业，帮助他们更好地实现商业价值。

云计算已经成为主流，大多数企业将基础架构即服务（IaaS）、软件即服务（SaaS）或者平台即服务（PaaS）作为自己IT组合的一部分。

复旦大学团队开发的AgentGym-RL框架通过渐进式训练让AI智能体学会长期规划和多步决策。该框架提供五种训练环境，配合ScalingInter-RL方法从简单任务开始逐步增加复杂度。实验显示70亿参数模型性能提升33.65个百分点，在27个任务中匹敌甚至超越千亿参数的商业模型如OpenAI o3和Gemini-2.5-Pro，为AI智能体训练开辟了新路径。

那么，大模型如何发挥出大众和产业所期待的价值？如何打造行业大模型？又该如何评价大模型产品的好坏？

马里兰大学研究团队开发了"去预设"方法，通过将复杂声明分解为无预设前提的简单问题，让AI像侦探般系统性验证每个假设。该方法显著提升AI信息验证准确率2-5%，大幅降低对提示词变化的敏感性，为构建更可靠的AI系统提供新思路。研究在生物医学等复杂领域表现尤其出色。

这篇博客解析了Datadog公司开发的TOTO模型，一款拥有1.51亿参数的时间序列预测基础模型，专为可观测性数据设计。研究团队同时推出了BOOM基准数据集，包含3.5亿个观测值和2,807个真实时间序列。TOTO创新性地结合了因果归一化、比例因子化注意力和学生T混合模型等技术，在BOOM、GIFT-Eval和LSF三大基准测试中均取得了最先进性能，证明了领域特定基础模型的优势。

人工智能概念普及的今天，人们谈及人工智能首先想到什么？谷歌的阿尔法狗？微软小冰？......它们都代表人工智能应用的一种形态，让人们对人工智能有了广泛的认识，但并没有改变现有的生产力。

老王一毕业就进了市直属事业单位，从事行政工作，工作的热情就像头上的发际线一样，不管不顾。果然皇天不负有心人，今年按资排辈终于升到副处。

虽然表面上应用最多的仅是一个APP平台，但背后却是该市历时三载，携手紫光云勠力同心，打造出的智慧城市运营中心所提供的强力支撑，亦是连云港城市数据流通共享与精细化运营的一次集中展示。

目前我们使用的每一种重要编程语言，包括Java、C++以及C#，都可以算是Liskov所发明的编程语言的后继者。

SAP 可能面临到 2030 年仍有 40% 的客户未迁移至最新 ERP 系统的情况。为应对这一挑战，SAP 正考虑调整其支持策略，包括为大型复杂客户提供云订阅过渡选项，以及可能延长 ECC 系统的维护期限。这些举措旨在帮助客户平稳过渡到新系统，同时保持 SAP 的客户基础和收益。

20年来，戴尔培养了一大批以张耀华、李元钧为代表的中国高管，从厦门走向世界舞台。也让更多像李莉这样的普通员工，低调的做着喜欢做的事情，实现自我人生。

IBM研究院AI团队开发的POBs基准测试揭示了大型语言模型在主观话题上表现出明显偏好，尤其倾向于进步-集体主义观点。研究发现，增加测试时计算（思考时间）对减少模型偏见效果有限，且更新版本的模型反而表现出更强烈的立场和更低的一致性。这项研究提供了评估AI系统意识形态倾向的工具，帮助用户和企业做出更明智的选择。

公司创立之初，有为信通仅仅有两位正式员工。

5G的测试标准是要落后于主网络标准，测试标准需要大家一起贡献，标准的冻结需要很多次会议讨论，越复杂的标准发展越慢。在了解5G测试解决方案之前，有两个与5G测试相关的名字必须要了解一下——相位矩阵和暗室。

中国人民大学和上海高级算法研究院联合开发的SEAP技术，通过模仿人脑按需激活不同区域的工作方式，让大语言模型能够根据任务类型智能选择相关神经元，实现"聪明偷懒"。该技术在保持97.8%原始性能的同时，将推理速度提升48-52%，为AI模型在普通设备上的高效部署提供了创新解决方案。