自从接触到产品的功能性测试，作者就一直在思考一个问题，怎么才算是一款好用的产品？

面对混合办公、远程办公带来的流动性以及员工偏好，企业必须升级他们的网络基础设施，以确保员工能够无时无刻保持安全的数字连接，无论他们是远程办公还是回到办公室。

企业用户希望从分布式存储获取哪些能力呢，可以概括为五点：高性能、低成本、高可靠、易管理、易扩展。

zip2zip是一项创新技术，通过引入动态自适应词汇表，让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组，显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法，基于LZW压缩算法，允许模型即时创建和使用"超级tokens"，将输入和输出序列长度减少20-60%，大幅提升推理速度。实验表明，现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架，在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间，特别适用于专业领域和多语言场景。

与此同时，我们看到BIM技术在中国建筑施工领域正不断得到普及和深化应用。鄂州花湖机场作为国家级基建项目之一，也是BIM技术在大型基建项目应用的最佳典范之一。

台湾大学与NVIDIA合作开发了EMLoC技术，让普通用户能在24GB消费级显卡上训练38B参数的超大AI模型。该方法通过创建智能"模拟器"将训练内存需求降至推理水平，配合独创的LoRA校正算法确保训练效果。这项突破大幅降低了AI模型定制化门槛，有望推动AI技术民主化发展。

今日，提供功能强大且经济高效的IT管理软件的领先供应商SolarWinds（NYSE：SWI）宣布推出增强版IT运营管理产品组合，以满足混合IT环境中IT专业人士的操作需求，并应对经济下行的压力。

想象一下用智能手机一键召唤无人驾驶汽车：基于DRIVE Pegasus AI超级计算机的全自动驾驶汽车将开启新的“移动即服务”时代。

跨维智能W1创新性地为具身智能机器人从初始蓝图设计、复杂模型训练，再到多元落地应用的完整链路，塑造全新标准范式，是跨维智能迈向Physical AGI的坚实一步。

马普所团队提出POET训练法，通过正交变换重新参数化神经网络权重，在保持频谱特性稳定的同时实现高效训练。该方法仅用传统方法十分之一的参数就能获得更好性能，在13亿参数模型上验证困惑度从14.73降至13.70。POET展现独特的三阶段学习动态，并提供了坚实的理论保证，为大模型训练的参数效率和稳定性带来突破性进展。

2022年10月，国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会正式批准发布GB/T 18801-2022 《空气净化器》国家标准

存储在交换机中扮演着什么样的角色？

企业软件巨头Red Hat近日在年度用户大会Red Hat Summit上发布了一系列与人工智能相关的公告。

随着“人工智能时代”这一全新阶段的出现，新挑战也已经出现——中国应如何保证在“人工智能时代”不落后，甚至领先全世界。答案在我看来就是3个字：根技术。

当市场变幻莫测、未来充满不确定性，您的业务需求也可能需随之而变。保持灵活高弹性，能助您迅速调整、快速响应，确保业务能在竞争激烈的市场中脱颖而出的关键。面对数据中心建设，还有一种高弹性选择，足以在未来的不确定性中寻找确定：随需而变，快人一步！

上海新金融研究院两个月前的一次海外调研发现,新加坡及周围国家和地区的金融科技公司,大多数都是中国企业“走出去”,即使是当地人注册的公司,其人才、技术、产品和业务模式也往往来自中国。

值辞旧迎新之际，科技行者公布人工智能2017年度评选，涵盖10大AI事件、50家AI公司、61位AI人物，以记录2017年在人工智能上的重大进步。

Enigmata是一项突破性研究，通过合成可验证的拼图训练大语言模型的逻辑推理能力。该研究创建了包含36种任务、7大类推理能力的完整训练系统，每项任务都配备了可控难度生成器和自动验证器。基于此训练的Qwen2.5-32B-Enigmata模型在拼图推理基准上超越了o3-mini-high和o1等顶尖模型。更令人惊喜的是，当应用于更大规模模型时，这些拼图数据不仅提升了模型解决拼图的能力，还意外增强了其数学和STEM推理能力，展示了纯逻辑训练带来的广泛泛化优势。

近日，英特尔和SAP SE宣布展开战略合作，旨在于云端提供更强大、可持续的SAP(R)软件系列。该合作意在帮助客户实现更高的可扩展性、灵活性和对现有SAP软件系列的整合。

随着全闪存的普及，存储性能的宣传战争变得越来越激进，在2008年，10万IOPS已经是非常高的性能，而十年后的今天，1000万IOPS已经成为多家厂商宣传的主题。而存储响应速度的另一个指标时延已经从毫秒演进到了微秒时代。