近期计划上线一套办公桌面云（Virtual Desktop Infrastructure ，简称VDI），初期规模为1000个用户，最终规模在3000个用户左右。

临近2023年年关，回顾整个23年的显卡市场，“生成式AI”无遗是最火爆的关键词

Arm 日前宣布推出一个新的软件架构和参考实现——面向嵌入式边缘的可扩展开放架构（Scalable Open Architecture for Embedded Edge, SOAFEE），以及两款新的参考硬件平台

清华大学团队提出了一种创新的零样本量化方法，专门针对物体检测任务优化AI模型。该方法无需真实训练数据，通过自适应标签采样生成任务特定的合成图像，结合多层次知识蒸馏框架实现高效模型压缩。实验显示，该方法在多个数据集上的性能甚至超越了使用完整真实数据的传统方法，同时显著提升了训练效率，为隐私保护与AI技术发展找到了平衡点。

一份独立研究报告指出，地热发电可能为数据中心日益增长的能源需求提供解决方案。研究显示，到 2030 年代初期，地热能源有望满足高达 64% 的数据中心用电增长需求。不过，这需要采用水力压裂技术来扩大地热能源的获取范围，且运营商需要支付额外的"绿色溢价"。

59年前，1965年4月19日，英特尔公司联合创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）应邀在《电子》杂志上发表了一篇四页短文，提出了我们今天熟知的摩尔定律（Moore’s Law）。

MIT研究团队开发出一款能够自动识别并修复代码错误的AI调试助手，该系统在处理初级、中级和高级编程问题时分别达到94.2%、82.7%和67.3%的成功率，平均调试时间仅需2.3分钟，远超人类程序员45分钟的平均水平。这项突破性技术采用大语言模型和多视角分析方法，不仅能快速定位问题根源，还能提供清晰的修复建议和解释，有望彻底改变软件开发的调试流程。

近日，一场以“融合创新，智绘教育美好未来”为主题的“新型智慧校园专题研讨会暨西北民族大学智慧校园建设成果展”在这里召开。

这篇研究重新审视了循环神经网络中的双线性状态转换机制，挑战了传统观点。高通AI研究团队证明，隐藏单元不仅是被动记忆存储，更是网络计算的积极参与者。研究建立了一个从实数对角线到完全双线性的模型层级，对应不同复杂度的状态跟踪任务。实验表明，双线性RNN能有效学习各种状态跟踪任务，甚至只需极少量训练数据。研究还发现，纯乘法交互比加法交互更有利于状态跟踪，为循环网络设计提供了新视角。

几十年来，戴尔始终倡导更便捷的维修方案，并努力帮助客户在未来能够更安全、轻松地进行维修。这不仅可以提升用户满意度和戴尔回收利用零部件的能力，更能够为用户提供更高的便捷性、价格优势和数据隐私保护。

谷歌DeepMind团队开发出符号回归神经网络，能在无先验知识下从观测数据中自主发现物理定律。该AI系统成功重现牛顿第二定律、胡克定律等经典物理定律，展示了数据驱动科学发现的新范式。研究证明AI可通过模式识别和数学推理系统性发现科学规律，为材料科学、生物医学等领域提供新的研究工具，开启人机协作科学探索的新时代。

2018年10月19日，华为CEO任正非在2018年四季度工作会议上发表讲话，他对全体华为员工提出五大要求。

多年来，零售体验并没有发生太大变化：走进商店，寻找合适的产品，然后购买。但人工智能的出现正在改变一切.

最新调查发现，26%的组织缺乏正式数据战略，39%几乎没有数据治理框架。尽管如此，AI使用仍在增加。数据领导者正从"一刀切"转向更有针对性的治理方法。调查还揭示了AI使用增加与员工数据素养不足之间的矛盾，以及对数据伦理讨论的需求。

苹果公司研究团队开发了AXLearn，一个模块化的大型AI模型训练系统。该系统采用严格的组件封装设计，能在GPU、TPU、Trainium等异构硬件上运行，将添加新功能的代码量从数百行减少到10行，实现了常数级的复杂度增长。研究团队创造了"代码行复杂度"指标来量化模块化优势，并通过大规模实验证明了系统的高性能和扩展性。

如今，获得初步胜利的AMD开始将CPU与GPU计算整合起来，同时再辅以一点收购自赛灵思的FPGA和来自Pensando的DPU元素。

人工智能领域投资热潮与互联网泡沫有相似之处,但也存在不同。科技巨头大举投资AI,投资者面临重大抉择。有人认为这是新时代的开端,也有人警告可能是泡沫。专家意见不一,有人看好AI前景,也有人对高估值和风险表示担忧。关键在于AI能否带来实质性变革,以及哪些公司能在这场变革中生存下来。

DeepResearchGym是一个创新的开源评估框架，专为深度研究系统设计，旨在解决当前依赖商业搜索API带来的透明度和可重复性挑战。该系统由卡内基梅隆大学研究团队开发，结合了基于ClueWeb22和FineWeb大型网络语料库的可重复搜索API与严格的评估协议。实验表明，使用DeepResearchGym的系统性能与使用商业API相当，且在评估指标间保持一致性。人类评估进一步证实了自动评估协议与人类偏好的一致性，验证了该框架评估深度研究系统的有效性。

在3月推出Data Warehouse Cloud之外，Oracle今天再次加码自主功能，推出了面向其分析、集成和可视化云服务的内置人工智能和机器学习算法。

Meta公司研究团队开发的Dynadiff技术实现了单阶段从脑部fMRI信号直接解码图像的突破，解决了现有方法复杂多阶段和忽略时间维度的问题。通过创新的"大脑模块"设计和扩散模型整合，Dynadiff在高级语义图像重建方面超越现有技术，同时能精确追踪大脑中图像表征的时间演变。研究表明，大脑中的神经模式随时间持续变化，允许连续图像的同时解码，为时间分辨率大脑解码开辟了新方向，但仍面临数据需求高和跨受试者泛化能力有限等挑战。