对于城市而言，过多的雨水并不是一个好消息，会给整个城市的管理和运行带来不便。

智能加速引擎iTurbo是浪潮存储I/O软件栈的一套完整的智能加速算法，涵盖对介质、芯片、组件、OS等的优化，具备对I/O、路径、数据块、空间条带、计算存储网络资源等关键要素的智能调度能力。

EDR及其辅助记录设备对存储的需求，以及汽车的电动化、智能化、网联化和共享化这“新四化”的推动，必将促使汽车领域的存储需求大爆发。

这篇研究介绍了DC-CoT，首个专门评估数据操作如何影响思维链(CoT)知识蒸馏的基准系统。北卡罗来纳大学教堂山分校等机构的研究者使用多种教师模型(如Gemini-Pro、Claude-3.5)和学生架构(3B-7B参数)，系统评估了数据增强、选择和混合对学生模型在多个推理任务上的表现影响。研究发现数据增强(尤其是逆向思维)最为有效，不同任务需要不同的最优策略组合，且存在"小模型学习能力差距"—较小学生模型可能从匹配其容量的较小教师中学习更有效。

安森美的Hyperlux LP系列图像传感器即具备上述的Wake on Motion低功耗技术。在增强了设备的侦测能力的同时，有效地降低功耗。

这项研究首次通过规模法则全面比较了CLIP和MaMMUT两种视觉-语言模型，发现虽然小规模计算下CLIP表现更优，但随着计算资源增加，MaMMUT展现更强的扩展能力。研究在多种下游任务和不同开放数据集上验证了结果一致性，并基于发现训练了高性能的openMaMMUT-L/14模型。这种通过规模曲线而非单点比较的方法避免了片面结论，为模型与数据集的系统性评估提供了新范式。

我们正处于第四次工业革命浪潮中，也正处于自2020开始新一轮的人工智能高潮中，人工智能与工业互联网的结合，推动了智能制造的发展。智能边缘，将加速助力工业互联网向更高阶段发展。

FLAME-MoE是卡内基梅隆大学团队开发的首个全透明混合专家语言模型研究平台，包含7个规模从3800万到17亿活跃参数的模型。它采用每层64位专家、top-8选择和2位共享专家的架构，公开所有训练数据、代码和检查点。实验显示，FLAME-MoE比相同计算量的密集模型提升3.4个百分点，并揭示了三个关键发现：专家逐渐专注于特定词汇子集，专家协同激活保持稀疏多样，路由行为在训练早期就趋于稳定。这一平台为MoE模型的系统研究提供了前所未有的开放基础。

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。

组织管理的数据平均增加了39%，而在2018年至2019年期间，宕机的平均成本增加了54%，98%的组织正在投资新兴技术，但又有71%的组织认为新兴技术会加大数据保护复杂性。

6月4日，索尼中国专业系统集团宣布，在中国市场发布DPT-RP1电子纸产品。新品采用高分辨率电子墨水屏，防滑面板配合手写笔，可实现媲美纸张的阅读体验和书写流畅度。DPT-RP1电子纸将为各类人群提供智能、系统的无纸化解决方案，让工作和学习方式发生飞跃。

跨平台解决方案的全球领导者Parallels，近日宣布推出Parallels(R) Desktop 17 for Mac。

“回看人工智能70年的发展历程，曾经历两次寒冬和两次春天，如今正迎来第三次春天。这一次春天的来临，我们需要更加务实、冷静地看待这项技术，帮助它健康发展。”

在“创建模型仓”的文章里讲解过，Triton模型仓使用目录结构与相关文件来形成一个模型的基础要素。

新加坡国立大学研究团队开发的SynthRL是一种创新的数据合成管道，旨在提升视觉语言模型的推理能力。该方法通过三阶段流程自动生成更具挑战性的训练数据：首先基于难度选择模型已掌握的简单问题，然后生成保留原始答案的更复杂变体，最后验证问题的正确性与难度增加。应用于MMK12数据集后，研究生成了3300多个高质量问题，并在五个视觉数学推理基准上实现显著性能提升，尤其在最困难的样本上效果最为明显。这一研究证明了智能数据合成在增强AI推理能力方面的重要价值，为视觉语言模型的进一步发展开辟了新途径。

在疫情以及外部环境加速变化的形势之下,以“因聚而生 为你所能”为主题的“华为伙伴暨开发者大会2022”的成功举办,令整个ICT市场为之一振。

借着“互联网+”的东风，某IT公司正发展的如火如荼，而IT主管老王却整天眉头紧锁。原来，在公司创办之初，公司并未对业务规模、IT架构、人员以及公司内部的支持流程进行完善的战略规划。如今，随着公司业务规模的快速膨胀，棘手的问题一一被暴露出来。

多伦多大学研究团队提出Squeeze3D压缩框架，巧妙利用3D生成模型的隐含压缩能力，通过训练映射网络桥接编码器与生成器的潜在空间，实现了极致的3D数据压缩。该技术对纹理网格、点云和辐射场分别达到2187倍、55倍和619倍的压缩比，同时保持高视觉质量，且无需针对特定对象训练网络，为3D内容传输和存储提供了革命性解决方案。

在本系列上一篇文章里，我们带领大家体验了 Jetson Nano 2GB 的并行计算性能。在本篇文章中，我们将带领大家体验视觉功能库。

浪潮存储基于对新数据存储的前瞻洞察，在闪存盘关键部件领域持续投入和创新。早在2019年浪潮就进入闪存领域并发布企业级NVMe SSD，时隔两年再次推出新一代分区闪存盘——ZNS SSD，浪潮凭借快速创新能力站上了企业级闪存领域的“C位”。