MLPerf存储基准测试第二版显示，测试系统服务的加速器数量比2023年1.0版本增加约一倍。MLCommons表示本轮测试参与度大幅提高，提交机构地域代表性更强，系统多样性更丰富。该基准测试评估存储系统在Unet3D、Cosmoflow和Resnet50 AI训练任务中的性能，以及Llama 3训练中的检查点性能。随着AI训练集群GPU数量增加，故障率上升，检查点技术成为标准做法。

随着ChatGPT等AI聊天机器人成为"互联网入口"，传统SEO面临颠覆。企业开始关注如何在AI生成的答案中获得更好展示。Evertune等初创公司应运而生，通过每月运行数百万次提示来帮助企业监测品牌在AI回答中的表现。同时，Perplexity出价345亿美元收购Chrome浏览器，OpenAI发布GPT-5模型，显示AI搜索领域竞争加剧。

据思杰系统有限公司（Citrix Systems, Inc.）（纳斯达克股票代码：CTXS）的最新研究表明，混合型工作方式还将继续下去。而在这种新兴的工作环境中，提供统一、安全和简洁的工作体验将是成功的关键。

这项研究由香港理工大学和新加坡国立大学的团队共同完成，提出了R?ec，首个将推理能力内置于大型推荐模型的统一框架。与传统方法不同，R?ec在单一自回归过程中实现了推理生成和物品预测的无缝整合。研究者还设计了RecPO优化框架，无需人工标注即可同时提升模型的推理和推荐能力。实验结果显示，R?ec在三个数据集上显著超越现有方法，在Hit@5和NDCG@20指标上分别提升68.67%和45.21%。这一突破为下一代智能推荐系统开辟了新方向。

业务第一的务实主义是Koletzki取得成功的关键，AerCap的战略是通过并购实现增长，成为迄今为止世界上最大的飞机租赁公司。

以美国为主的北美市场通常是软件及科技创业者迈向全球的第一步，这里不仅诞生了许多具备产品创新和技术特色的 SaaS 及软件公司，而且在生成式 AI 从硅谷席卷全球的这两年，软件产业也最先被“渗透”，甚至最近有人大呼：“AI 已来，SaaS 将死？”

对于英特尔计划建设的实验室，Beran总结道“这样的大型设施就像是游乐场，我们可以亲身前往、见证新型基础设施的运作方式。建成之后，运营商能够直接体验液冷方案，了解这些系统如何在数据中心环境下稳定运行。这将给整个行业创造出巨大的价值。”

面对不同工作环境下的个性化需求，戴尔Latitude能够迅速适应，帮助用户冲破重重难关，快速进入工作状态。

香港中文大学团队开发出MathCoder-VL，这是首个通过代码理解数学图形的AI模型。该系统将图形转换为精确绘图代码，而非模糊的自然语言描述，从而实现对几何图形的精确理解。研究团队构建了860万图形-代码配对的训练数据集，让AI学会"看图写代码"，并能创造性地生成新的数学图形。在几何问题测试中，MathCoder-VL超越了GPT-4o等顶级商业模型，为数学教育AI应用开辟了新道路。

斯坦福大学研究团队成功开发出FluidLoco系统，首次让机器人掌握了在复杂现实环境中稳定搬运液体的能力。该系统通过液体动力学预测模型和分层控制架构，让机器人能够预测液体运动并做出相应调整，在各种地形和干扰条件下保持85%以上的成功率。这项突破将在餐饮服务、医疗健康、工业制造等领域产生重要应用价值。

华威大学研究团队首次创建了教育对话"有趣度"预测数据集IntrEx，通过100多名二语学习者标注5801个对话片段，发现经专门训练的小型AI模型在预测学习兴趣方面超越GPT-4。研究揭示对话需要"适度挑战"和新颖性平衡才能最大化吸引力，为个性化教育和智能教学系统开发提供了科学基础，标志着教育吸引力评估从主观判断向科学测量的重要转变。

苹果公司研究团队通过精心设计的拼图游戏实验，揭示了当前"思维型"AI模型的真实能力边界。这些模型在简单问题上反而表现不佳，只有在中等复杂度问题上才显示优势，而在困难问题上会完全崩溃并减少思考时间。更令人震惊的是，即使提供完整算法，模型仍无法突破复杂度限制。研究显示这些AI可能缺乏真正的逻辑推理能力，更像是高级的模式匹配系统。

这就很考验剪辑的水平也就是我们俗称的时间轴卡点从时长十几个小时的素材中截取精华部分这并不是依靠手机端剪辑软件就能完成的工作量大部分成功的美食博主背后都有专业的视频剪辑团队

当你成为公司数据战略的代名词时，你就可以看出，你已经跻身数字化领导力竞争世界的顶端。

想象一下，如果你手里有一个苹果，然后松开手，会发生什么？对我们人类来说，这个问题简直不能再简单了——苹果会掉到地上。我们不需要进行复杂的计算，也不需要回忆牛顿定律的精确表述，就能准确预测物体的行为。这种对物理世界的直觉理解，是我们从小就形成的能力。

Korl 利用 OpenAI、Gemini 及 Anthropic 等模型，从 Salesforce、Jira、Google Docs 等多个平台整合数据，自动生成定制化客户沟通材料，如幻灯片、演讲稿及季度业务回顾，同时保证数据安全性，并提升运营效率。

该季度思科收入127亿美元，同比下降13%（如果没有Splunk，收入下降16%），比市场普遍预期高出7000万美元，毛利率仍为基础设施厂商中最高的，达到了68.3%。

对海量数据进行管理和利用，离不开一个好的大数据平台，而建立一个企业级大数据平台需要包括软硬件平台的最优适配,以及多种维度解决用户应用大数据过程中所遇到问题的能力。

高通在骁龙峰会上发布两款旗舰处理器：骁龙8 Elite Gen 5手机芯片和骁龙X2 Elite PC芯片，旨在成为新一代智能体AI的硅基础设施。新芯片采用3纳米工艺，CPU性能提升20%，能效提升35%，GPU性能提升23%，NPU速度提升37%。重点是支持情境感知、多模态AI代理，能实时理解用户需求并主动响应，实现设备间无缝协作。

腾讯和清华研究团队首次从数学理论角度解释了为什么AI需要外部工具。研究证明纯文本AI存在"隐形枷锁"，无法突破预训练的能力边界，而工具集成能打破这种限制，让AI获得全新的问题解决策略。团队还开发了ASPO算法，解决了训练AI更早使用工具的技术难题。实验显示配备工具的AI在数学问题上全面超越纯文本版本，展现出三种新奇认知模式，为构建更强大的AI系统提供理论指导。