为了应对主要的云计算竞争对手，谷歌日前表示将计划收购Alooma，这家初创公司主要帮助企业将他们不同的数据转移到单一的云数据仓库中。

我们处在的时代中一再被告知人工智能和自动化将会破坏人类的工作。与此同时，大部分西方世界却面对极低的生产力水平而努力挣扎。

新加坡科技设计大学研究团队开发了JAM音乐生成系统，能够根据歌词生成完整歌曲，并实现词级精确时间控制。该系统仅用5.3亿参数就超越了参数量更大的同类系统，在歌词准确性、音乐质量等方面表现优异。通过创新的流匹配技术和审美对齐机制，JAM为AI音乐创作提供了新的技术路径。

复旦大学等机构联合提出ASVR方法，通过自回归语义视觉重构解决大型视觉语言模型过度依赖文字监督的问题。该方法让AI同时学习视觉和文本信息，在14个多模态理解基准上平均提升5个百分点。研究发现语义重构比像素重构更有效，且方法在不同架构、数据规模和分辨率下均表现稳健，为AI视觉理解能力提供了新的技术路径。

近两年,随着新能源汽车渗透率持续提升,消费者对公共充电站的需求也在日益增长。

为了对阿里云神龙服务器实际性能进行更深入地了解。下面我们就从基础性能、应用性能、大数据性能以及行业应用场景四个方面对阿里云神龙服务器与和它技术发展路线相近的AWS Nitro服务器进行一下测试。看看由千变万化的神龙，是否依然具备着裸金属的性能实力。

销售智能平台使百事可乐公司的运营方式发生了巨大变化。

生物医疗领域的数字孪生则有望延长生命。

TXSQL针对云原生数据库场景进行了大量优化，能够大幅提升数据库性能，更好地满足企业对于数据库性能的追求。

STORM框架是一种创新的对话系统研究方法，通过模拟用户和AI助手之间的信息不对称来解决意图触发性问题。研究发现中等程度的不确定性（40-60%未知信息）在某些情况下能够优于完全透明，挑战了传统的AI设计假设。通过对四种主流语言模型的测试，团队确定了不同模型在处理用户意图形成过程中的独特特点，为任务导向对话系统设计提供了实用指导。这项研究对隐私保护设计和偏见缓解具有重要启示，表明信息的战略性限制可能比信息最大化更有效。

根据Palo Alto Networks（派拓网络）的最新调研“网络安全的下一步”，几乎所有受访者都表示其所在企业在过去一年中遭遇过网络安全事件和数据泄露，平均达到11起。只有五分之二的人表示他们会对网络风险的认知随着数字化战略的加速而大幅提高。

说到广域网（WAN）优化可能对很多人还比较陌生，但要说广域网加速可能就更容易理解，其实广域网（WAN）优化通常就是被称为广域网加速，即通过一些优化技术来提供高性能的远程数据访问，从而提高应用程序在广域网上的性能。

伦斯勒理工学院研究团队通过网络科学方法首次系统揭示了大语言模型的内部"认知架构"。研究发现AI模型采用类似鸟类大脑的弱定位架构，模块间通过分布式协作而非专业化分工来处理认知任务。这一发现颠覆了基于功能模块优化的传统思路，指出应充分利用网络级协作来提升AI性能。

2025年4月23日，微软创想未来峰会上将开启一场主题为“向左走、向右走 解码企业智能化转型之路”的深度对话，韦青与高飞将围绕企业在AI实施过程中面临的迷思展开对话，帮助企业厘清当前技术的复杂性，为决策者提供可行的决策指南。

这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者，创建了PARADEHATE数据集，用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美，随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示，在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异，证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案，为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。

首尔国立大学团队突破性地提出了基于强化学习的多模态大语言模型个性化训练框架RePIC，仅用2000个样本就达到传统方法21万样本的效果，在多角色图像描述任务中准确率提升至71%（传统方法仅21.3%），首次实现了高效、准确的AI个性化看图说话能力，为个人专属AI助手的普及化应用奠定了重要技术基础。

2023广州车展期间，智能驾驶计算方案提供商地平线宣布征程6系列芯片将于2024年4月正式发布。

近日，国内领先的APM领导厂商博睿数据正式成为电信管理论坛（TM Forum）“利用AI/ML主动驱动客户体验（CX）商业成果”催化剂项目团队成员，该催化剂项目由博睿数据、华为和多家海内外电信运营商共同主导。

机器学习、人工智能、区块链、预测分析——所有令人惊叹的技术都承诺将革新商业和社会。

我们该怎么满足AI时代的存储需求？