深入探讨超级高铁技术的利与弊。

虽然“云混搭”的方式可以很好满足企业对于各类业务的不同负载需要，兼顾成本和性能需求，但是要让这个复杂架构变成一个“有机整体”，“搭配和混合”的技巧就会很重要。

虽然“云混搭”的方式可以很好满足企业对于各类业务的不同负载需要，兼顾成本和性能需求，但是要让这个复杂架构变成一个“有机整体”，“搭配和混合”的技巧就会很重要。

复旦大学联合牛津大学等机构发布MOSEv2数据集，这是目前最具挑战性的视频目标分割基准。数据集包含5024个复杂场景视频，涵盖恶劣天气、密集人群、目标消失重现等真实世界挑战。测试结果显示，包括SAM2在内的先进AI模型性能大幅下降，从理想数据集的90%+准确率降至50%左右，揭示了AI技术与实际应用需求的巨大差距。

由于具备了这些“天时地利人和”的条件，近几年来，开源开始“出圈”，从开发者世界大步走进了各行各业的诸多业务场景。

上海AI实验室团队通过分析100多个多模态大语言模型在20多个基准上的表现，系统揭示了AI评测领域的三大冗余问题：基准内部维度重复、测试实例数量冗余、跨基准领域重叠。研究发现至少50%的测试题目是多余的，且模型能力越弱冗余度越高，为构建更高效的AI评测体系提供了科学依据和设计原则。

作为英特尔的招牌，至强是王牌，一直引领数据中心市场。目前至强已经迭代到第四代，相比前几代产品，全新的至强处理器系列产品又带来哪些新期待呢？

Adobe Research联合32家顶尖机构发布重磅研究，全面解析长视频生成技术现状与突破路径。研究发现当前AI视频生成存在时长限制（多数仅5-16秒）和质量衰减问题，通过分析六大技术流派和核心架构组件，为实现电影级长视频生成提供了系统性解决方案，预示着从几秒短片向几分钟完整故事视频的技术跃迁即将到来。

纵观特斯拉面临的所有风险，保持品牌形象可能是其中最具挑战的一项。

云市场中“真正的私有云”（TPC）这一部分是全球向云运营模式迁移的一个自然结果。那些不能或不应该迁移到公有云中的数据，将在TPC平台上进行计算，TPC平台利用本地或者接近本地的云技术与之集成。

2022年，是「新IBM」整装出发的第一年，麦俊彦说，他对咨询行业的未来发展有100%的信心，对IBM Consulting的能力有持续性的决心。

想象一下，你对AI说："给我画四个杯子"，结果AI只画了三个，或者你要求"一只红狗"，却得到了一只棕色的狗。这些"听不懂人话"的情况在当今最先进的文生图AI中仍然很常见。虽然目前的AI生成技术已经能创造出令人惊叹的图像，但在准确理解和执行具体指令方面，它们还存在明显的短板。

这项由13家国际研究机构联合开发的研究介绍了Maya——一个突破性的多语言视觉AI模型。Maya能够用8种语言理解和描述图片内容，包括理解不同文化背景的视觉概念。研究团队通过创新的数据构建方法，将55万个英文样本扩展为440万个高质量多语言样本，并采用两阶段训练策略。Maya在多语言基准测试中表现优异，特别是在阿拉伯语等复杂语言上超越了同类模型，为教育、医疗、旅游等领域的全球化应用开辟了新路径。

最近半年，一场猝不及防的疫情席卷了全球，众多企业在仓促之下，不得不加快远程办公或远程运维项目的上线，以尽快恢复业务。

人工智能方法论（尤其是CPMAI方法论）的最佳实践就必须理解人工智能项目必需的数据，并且为人工智能技术的使用做好数据准备，这是必需的基础。

拥抱容器，企业要迎接真正的「现代」架构，摆正心态。

2022年2月23日的 “鲲鹏DevKit新版本推介会”上，来自鲲鹏DevKit产品研发专家们向广大开发者详细解读了新版本的最新特性。

大语言模型技术日新月异，但评估它们的能力和局限性仍面临挑战。传统基准测试已不足以全面衡量这些强大工具。本文提出了四个新的人本主义评估维度:价值观、情感、思维和交互,旨在从更深层次、更以人为中心的角度来评估这些变革性技术,以确保AI的发展不仅仅追求智能,更要追求智慧、责任和协作。

什么是量化高频交易？在数字化、信息化时代，利用海量数据分析进行实时决策已成为主流趋势，在金融投资领域也不例外

字节跳动联合哥伦比亚商学院推出首个开源金融搜索AI评测基准FinSearchComp，通过635个专业问题测试21个AI模型的金融数据搜索能力。研究发现最优AI模型在全球市场达到68.9%准确率，接近人类专家75%水平，但在复杂分析任务上仍存在显著差距，为AI在专业领域应用提供了重要的能力基准。