Stability AI团队开发的SP4D技术实现了AI视频生成的重大突破，首次让AI能够同时理解物体外观和运动结构。该技术通过双分支神经网络架构和创新的颜色编码方案，生成的视频内容不仅视觉真实，更具备完整的运动学信息，可直接用于专业动画制作，大幅提升了AI生成内容的实用价值和应用前景。

在技术演进和人类需求的共同推动下，元宇宙场景的实现，元宇宙产业的成熟，只是一个时间问题。作为真实世界的延伸与拓展，元宇宙所带来的巨大机遇和革命性作用是值得期待的，但正因如此，我们更需要理性看待当前的元宇宙热潮，推动元宇宙产业健康发展。

AREAL是一个由清华大学和蚂蚁研究院开发的全新异步强化学习系统，专为提升大语言模型的推理能力而设计。与传统同步系统不同，AREAL完全解耦了生成和训练过程，推理工作器持续生成新输出，训练工作器则在收集到足够数据时更新模型。通过创新的过时性感知训练和解耦PPO目标函数，AREAL成功解决了异步训练中的数据过时和策略不一致问题。实验表明，AREAL在数学和代码推理任务上实现了高达2.57倍的训练加速，同时保持或提高了模型性能。

TPU 的设定，只能在 TensorFlow 中执行推理，但它的性能非常好。我们认为，TPU 与 TensorFlow 的良好适配，能够发挥出 1+1＞2 的效果。深度学习计算中的芯片部署都不是零和博弈。现实世界的深度学习网络需要系统的 GPU 与其他 GPU 或诸如 Google TPU 之类的 ASIC 通信。GPU 是理想的工作环境，具有深度学习所需的灵活性

南京大学等高校联合研究团队开发出ObjFiller-3D技术，巧妙地将3D物体修复转化为视频编辑问题。该技术利用视频模型的时序一致性优势，能够高质量修复3D物体缺失部分，在图像质量和处理速度上均大幅超越现有方法。技术支持参考图像引导修复，可广泛应用于文物保护、数字内容创作等领域，为3D修复和编辑任务提供了统一高效的解决方案。

SpaceX与Blue Origin争相推动地球轨道卫星发射商业化。

随着技术的不断进步，LLM 带来了前所未有的机遇，吸引了开发者和组织纷纷尝试利用其强大的能力构建应用程序。然而，当预训练的 LLM 在实际应用中无法达到预期的性能水平时，人们将不由自主地开始思考：我们到底应该使用哪种技术来改善这些模型在特定场景下的表现?

随着deepfakes深度伪造行为的激增，OpenAI虽仍在完善它的语音克隆技术，但坚持表示将采取更负责任的管控方式、不会贸然对外开放。

很多企业希望以低代码的模式,搭建符合自身业务需求的应用。

如果说此前的AI大模型是处在造锤子的阶段，那么现在更多公司则逐渐把视线锁定在生成式AI应用，也就是找钉子的阶段。从“卷技术”到“卷应用”，后者是一项真正的产业大考，毕竟任何技术的发展，最终要落到商业的闭环。

一种稀有的植物藏身于印度尼西亚森林中，它们天然富含大量镍矿物，但它们生存正面临威胁。

4月16日，以“互联融合，混合云向边缘延伸”为主题的2019 ZStack新品和合作伙伴战略发布会，在京盛大举行。专注于产品化云平台的ZStack，重磅发布ZStack Mini超融合一体机（以下简称：ZStack Mini）和ZStack多云管理平台（以下简称：ZStack CMP）2大新品。

腾讯混元3D 2.0是一个革命性的3D生成系统，能够从单张图片生成高质量的带纹理3D模型。该系统包含形状生成模块Hunyuan3D-DiT和纹理合成模块Hunyuan3D-Paint，采用创新的重要性采样和多视角一致性技术，在多项评估指标上超越现有技术，并提供用户友好的制作平台。作为开源项目，它将大大降低3D内容创作门槛，推动3D技术的普及应用。

斯坦福大学研究团队提出Cartridges技术，通过"自学"训练方法将长文档知识压缩成小型数据包，使AI处理长文档时内存消耗降低38.6倍，运行速度提升26.4倍，同时保持回答质量。该方法采用预处理思路，让AI提前学习文档内容并生成可复用的知识模块，在医疗、法律、教育等领域具有广阔应用前景。

跨国咨询公司安永表示，生成式AI正在“彻底重塑”其运营方式，而目前公司员工对于这项技术的采用率已经高达96%。

阿里巴巴研究团队开发出START系统，首次让AI能像人类一样在推理过程中主动使用编程工具。通过创新的"提示注入"和自学习技术，START在数学竞赛和编程测试中表现显著提升，在AIME24达到66.7%准确率，比基础模型提升16.7%。这项突破性研究为AI推理能力带来质的飞跃，大幅减少计算错误和"幻觉"现象。

技术在业务战略中的核心地位，帮助CIO们打开了持续晋升、甚至迈向最高管理职务的大门。但在冲击顶峰之前，我们应当先听听以下几位技术负责人的故事。

莫斯科研究团队开发了基于自信心的AI训练新方法RLSC，让AI模型通过分析自己回答的可信度来自我改进，无需外部标注数据。该方法仅用16个样本和20个训练步骤，就让数学AI模型在多项测试中准确率提升13-22个百分点，同时大幅降低了计算成本，为AI训练提供了高效实用的新思路。

「 薛晨刚转行进芯片行业就拿到了20w年薪，一年后他拿到了25w，他的工资翻了又翻，他却升起了再次转行的念头。」

HPE全球渠道和合作伙伴生态系统副总裁Simon Ewington近日表示，在新的Partner Ready Vantage计划中，HPE围绕GreenLake IaaS和 SaaS产品向合作伙伴进行了更多的投入，而这个转变是建立在HPE相对于戴尔等竞争对手在即服务市场中所具有的“领先优势”基础上的。