应用营销人员可在Adjust Datascape界面下查看所有数据来源，并获得便捷的报告、数据可视化和分析工具

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。

VIAVI Solutions（纳斯达克股票代码：VIAV）将携其最新创新产品和解决方案亮相上海世界移动通信大会（MWC上海）。

这篇论文介绍了Mutarjim，一个仅有1.5B参数的小型语言模型，专为阿拉伯语-英语双向翻译设计。研究团队通过精心设计的两阶段训练方法，使这个小模型在多个权威基准测试中击败了参数量大20倍的模型，包括GPT-4o mini。同时，他们创建了Tarjama-25，一个包含5,000对专家审核句子对的新基准，解决了现有评估数据集的局限性。研究结果表明，专注于特定任务的小型语言模型能在资源有限环境中取得卓越成效，为机器翻译领域提供了新思路。

近日，DxO推出了DxO FilmPack 6、DxO PhotoLab 5、Nik Collection 4.3，新版软件进行了大量的功能更新，亮点非常多。

据Statista统计，2022年发现了22,514个常见的IT安全漏洞，这是迄今报告的最高年度数字。

全新数据保护平台加快50%备份时间 四小时恢复重要数据

汽车行业作为制造业最重要的产业之一，电动化、智能化、网联化、共享化为特征的新四化已经成为全球汽车技术进化和商业模式进化的新方向。

甲骨文在与英国高等教育机构谈判全国框架协议前进行了Java审计要求。该协议价值高达986万英镑，相比标准商业定价可为机构节省4500万英镑。自2023年1月甲骨文推出Java SE通用订阅后，许可从按用户改为按员工收费，成本增加2-5倍。英国教育数字解决方案提供商Jisc经过18个月谈判达成此协议，为面临财务压力的高校提供定制化许可方案。

数据中心行业往往专注于生成式AI的物理需求，如密集GPU机架和散热需求，但却忽视了GenAI对整个软件堆栈的颠覆性影响。专家指出，软件实际上是推动变革的核心驱动力。AI将在编程自动化、企业软件重构、存储需求提升和网络安全等多个层面带来深刻变革，传统SaaS厂商面临AI原生初创企业的挑战。

Hugging Face 研究人员正在尝试重建中国初创公司 DeepSeek 的 R1 推理模型。R1 模型以极低成本达到了顶级 AI 模型的性能水平，引发业界震动。Hugging Face 的 Open-R1 项目旨在创建 R1 的完全开源复制品，并向 AI 社区开放所有组件。这一举措意在推动 AI 技术的开放发展和创新。

Hedra公司推出的MagicInfinite技术能够让静态人像照片"开口说话"，支持通过声音和文字双重控制生成高质量动态视频。该系统采用3D全注意力机制和两阶段训练方案，可处理各种风格人像（真实照片、动漫、艺术作品），实现精确的嘴唇同步。经过模型蒸馏优化后，生成速度提升20倍，10秒内可生成10秒视频。在用户测试中，91.33%的参与者认为其表现优于现有同类技术。

DevOps方法论以及促进这些方法论的协作工具，对于那些正在受到新冠病毒危推动迅速发展的数字化转型项目来说，是能否取得成功的关键。

昆字节AI与浙江大学联合推出OmniTry系统，实现无需手动标注的万物虚拟试穿。该技术通过创新的两阶段训练和"无痕移除"方法，支持服装、珠宝、配饰等12类物品的智能试穿，在保真度和准确性方面显著超越现有技术，为电商和时尚行业带来革命性突破。

加州大学圣克鲁兹分校研究团队创建了包含150万高质量样本的GPT-IMAGE-EDIT-1.5M图像编辑数据集，通过利用GPT-4o优化现有数据质量，使开源AI模型在多项测试中达到接近GPT-4o的性能水平，在GEdit-EN测试中获得7.24分的突破性成绩，显著缩小了开源与商业模型的差距，为AI图像编辑技术的民主化奠定了基础。

旅游预订巨头Kayak和Expedia正在开发基于AI的智能旅行助手，能够将社交媒体内容转化为实际行程。Kayak推出了基于ChatGPT的AI聊天助手，提供个性化旅行规划服务。Expedia则发布了Trip Matching功能，用户可发送Instagram旅行视频，系统自动生成相应行程。两家公司都强调在为用户提供便捷体验的同时，需要平衡用户控制权与AI代理的自主性，利用海量数据为"搜索型"用户简化复杂的旅行规划流程。

Meta公司CTO Andrew Bosworth分享了这款备受喜爱的VR游戏为何突遭关停。

下面让我们仔细了解一下 WAF 如何才能跟上 DevOps 的速度。

这篇研究探讨了Alpha世代（2010-2024年出生）独特的数字通信模式如何挑战现有AI内容审核系统。研究者评估了四大AI系统（GPT-4、Claude、Gemini和Llama 3）以及人类审核员理解这一代专属语言的能力，特别关注隐蔽骚扰识别。研究创建了100个当代Alpha世代表达的数据集，发现即使是最先进的AI系统也难以理解Alpha世代快速演变的语言，特别是在语境依赖和隐蔽风险方面。

一项由苏州大学、微软等机构合作的研究OPENTHINKIMG首次提出了完整的视觉工具强化学习框架，解决了当前大型视觉语言模型缺乏视觉思维的问题。该研究基于Qwen2-VL-2B基础模型，开发了V-TOOLRL方法，通过分布式工具部署、轨迹生成和强化学习，使AI能像人类一样"用图像思考"。实验表明，在图表推理任务上，该方法准确率达59.39%，显著超越了同类开源系统并优于GPT-4.1，为未来AI视觉认知提供了新路径。代码已在GitHub开源，将促进相关领域研究。