AVEVA 剑维软件的全新产品将提高企业在多变的能源市场中的灵活性，改善其供应链可视性并提供及时的原油质量信息。

本文探讨了在不断增长的计算需求与多租户环境下，如何利用集中式管理（包括BMS、PUE监控、冗余设计及自动化监控）确保数据中心各系统（从电力、冷却到网络安全）的高效协同运作，从而实现高可靠性和零停机时间。

一份好的云计算战略应该是一份简短的、可消费性的文件，由10到20页文档或幻灯片组成。此外，业务战略应推动云计算战略并为那些实施云计算的人提供指导。云计算战略必须与其他战略共存，而不是试图去重做其他战略。

这篇研究揭示了检索增强生成(RAG)系统中的"干扰效应"问题：当检索到的段落虽与查询相关但不包含正确答案时，会误导语言模型生成错误回答。研究团队提出了量化段落干扰效应的方法，并发现这种效应在不同模型间具有高相关性。他们开发了多种获取干扰段落的方法，包括标准检索、答案偏斜检索和基于生成的方法。实验表明，利用这些干扰段落进行微调可显著提高模型抵抗干扰的能力，在多个测试集上准确率提升高达7.5%。

本文探讨了从 2025 年 1 月 1 日开始的"Beta 世代"(2025-2039 年)。这一代人将在 AI 快速发展的时代中成长,可能经历人工通用智能(AGI)和超级人工智能(ASI)的实现。文章分析了 AI 对 Beta 世代生活的深远影响,以及他们作为"AI 原生代"面临的机遇与挑战,同时也思考了 AGI 和 ASI 可能给这一代人带来的巨大变革。

这项研究提出了KronSAE，一种新型稀疏自编码器架构，通过克罗内克积分解显著降低了训练成本。研究者引入了模拟二进制AND操作的mAND激活函数，在减少参数量的同时提高了重建质量和特征可解释性。实验证明，KronSAE在各种语言模型上都能降低特征吸收，提供更清晰的语义表示。该方法为理解大型语言模型内部机制提供了计算效率更高的工具，为AI系统透明度和可控性研究开辟了新途径。

越是复杂的工程，越要拆解成简单的步骤，按照计划一步步完成。只有这样，才能让后期操作更有序，也更轻松，能够减少不必要的麻烦以及不可预期的风险和问题。企业上云也是如此。

本研究提出了VLM2Vec-V2多模态嵌入模型和MMEB-V2评估基准，首次实现对文本、图片、视频和文档的统一理解。该模型在78个任务上全面领先现有基线，展示了从专门化向通用化发展的重要趋势，为多媒体内容理解、智能搜索和人机交互带来突破性进展。

新思科技Black Duck审计服务团队分析了对并购交易中涉及的商业和专有代码库的 1,700 多项审计结果，并发布了《2023年开源安全和风险分析》报告（OSSRA）。被审计的代码库中有96%含有开源代码，54%的代码库包含许可证冲突。

针对存储行业的需求和关注，SPC创建了全球第一个存储行业标准的性能标准。从组件级评估到完整的存储系统测量，SPC提供了严格的、经过审计的、可靠的和可重复验证的性能度量。

UniR（Universal Reasoner）是一种创新的推理增强方法，可为冻结的大语言模型提供即插即用的推理能力。由韩国科学技术院研究团队开发，该方法将推理能力分解为独立的轻量级模块，无需改变主模型结构。UniR的核心优势在于高效训练（仅更新小型推理模块）、出色的模型间迁移能力（小模型可指导大模型）以及模块组合能力（多个专用模块可通过logits相加组合使用）。在数学推理和翻译测试中，UniR显著超越现有微调方法，展示了轻量级模块如何有效增强大语言模型的推理能力。

英特尔正在帮助DarwinAI，全面提升从数据中心到边缘应用程序中的软件性能。

斯科尔科沃科技学院研究团队开发了一种新型损失函数——基于伊塔库拉-赛托散度的损失函数，用于解决风险敏感强化学习中的数值不稳定性问题。与传统方法相比，该损失函数不仅数值稳定，还保持尺度不变性，同时保留指数效用的理论保证。研究团队在多种金融场景和鲁棒组合优化问题上验证了其优越性，表明该方法可有效应用于金融、医疗和自动驾驶等高风险决策领域。

亚马逊FAR部门研究团队通过创新的"掩码比特建模"技术，突破了图像生成领域的传统认知。研究发现离散方法劣势源于信息容量不足而非技术路线缺陷，提出的BAR框架通过渐进式比特预测解决大词汇表计算难题，在ImageNet-256上创下0.99 gFID新纪录，同时实现数十倍的速度提升，为AI图像生成开启质量与效率并举的新时代。

在近日的Adobe Max活动中，Adobe推出了Firefly Image 2模型，这是最初Firefly AI图像生成器的最新版本，支持Photoshop的Generative Fill等流行功能，同时推出了两个用于生成矢量图像和设计模板的新Firefly模型。

几年前，当澳大利亚红十字会（Australian Red Cross）这个社区服务慈善机构开始进行数字化转型的时候，发现有很多不同的系统无法协同工作。如今，经过数据梳理和发挥作用，可以满足不断变化的需求。

进入"数字化+智能化"时代，数据要素及其安全性已经成为社会各界高度关注的焦点

过去一年间，AI模型迎来一波蓬勃发展。无数模型开始通过学习作品创造出新的艺术、音乐和代码。但随着工具的逐渐强大，悬而未决的法律难题可能会影响到该领域的未来。

bcachefs文件系统在被Torvalds逐出Linux内核后，发布了首个DKMS动态加载版本。目前内核6.17仍包含bcachefs代码但未更新，项目负责人发布了可动态加载的新版本，暂时仅支持Ubuntu和Debian发行版。性能测试显示DKMS版本表现更佳，多项测试中速度提升约一倍。openSUSE调整立场，计划在6.18版本才移除支持。

随着AI的发展，高密度数据中心中高性能GPU的使用产生了大量热量。液冷成为唯一可行的散热方案，但其部署面临成本和风险concerns。通过分析液冷的必要性、经济效益和简化措施，数据中心团队可以为液冷技术的采用提供有力论据，从而保护高价值、高能耗的GPU机架。