新贵Arista Networks的客户认证由于思科提出的专利诉讼未未结案而延迟，因而导致了旗下部分收入的推迟，但Arista的2017年第四季度业绩和全年业绩仍然保持坚挺。

DINO-R1是博世与德州农工大学研究团队开发的创新视觉基础模型，首次将强化学习应用于增强视觉模型的推理能力。该模型通过群组相对查询优化(GRQO)技术，解决了视觉提示检测中高方差问题，实现对多样化视觉示例的有效理解。DINO-R1引入查询级相对奖励和KL散度正则化，提供更密集的监督信号并稳定训练过程。在COCO、LVIS和ODinW等多个数据集上的实验表明，该模型显著优于传统监督微调方法，在开放词汇和封闭集视觉提示场景中均展现出强大的泛化能力。

也许可以试试戴尔易安信PowerStore 500全闪存阵列，满足中小企业对于高性能、低成本的中端存储的所有幻想。

从感染快速检测到3D打印解决方案，全球各地的科技企业正携手奋进，希望找到足以战胜新冠病毒大流行的突破性方法。目前有哪些创新成果值得关注？本文将带大家一探究竟。

具有战略意义的全新云计算服务和架构将在亚太地区及日本（APJ）推出，支持开发人员在更靠近企业和用户网络接入点的位置构建、运行和保护高性能工作负载。

提到图,大家可能不怎么了解,但是提到知识图谱(knowledge graph),绝对是当前的热门话题。近年来,各个行业涌现出大量的垂直应用及服务提供商,各个企业,从技术到业务的各个条线,纷纷学习知识图谱的概念、技术、建设方法。

而出生就拥有着互联网的 Z 世代，一直是移动互联网时代各类社交应用所争夺的对象。只有吸引更多年轻人的产品，才能受到持续的热爱与追捧。

嘉吉公司（Cargill Incorporated）的CDIO Jennifer Hartsock近日分享了他们是如何提升数字化和数据思维的，以及该公司“携手共进”的精神是如何引导公司IT运营模式转型的。

伊利诺伊大学研究团队开发出Dress&Dance系统，这是首个能生成高清虚拟试衣视频的AI技术。用户只需提供个人照片、服装图片和参考动作视频，即可生成1152×720分辨率、24帧每秒的5秒试衣视频。该系统通过CondNet技术统一处理多模态信息，采用分阶段训练策略，支持单件及多件服装同时试穿，在服装细节保真度和动作自然度方面显著优于现有商业产品。

斯坦福等机构联合推出CodeARC基准测试，专门评估大型语言模型从输入输出例子中推理程序逻辑的归纳能力。该框架采用交互式评估方式，允许AI主动查询并获得反馈，更贴近真实编程场景。测试涵盖1114个Python函数，最强模型成功率仅52.7%，揭示了当前AI在程序推理方面的局限性。

南京大学团队提出DDT（解耦扩散变换器）架构，通过"分工合作"方式将AI绘画中的语义理解和细节生成任务分离。该方法在ImageNet数据集上创下1.31 FID的新纪录，训练效率提升4倍，推理速度提升3倍，为AI图像生成领域带来突破性进展。

近日，英特尔在京宣布成立英特尔智能网联汽车大学合作研究中心，英特尔公司高级副总裁、首席技术官兼英特尔研究院院长Michael Mayberry出席了本次活动。至顶网针对量子计算以及其落地应用等问题对Michael Mayberry进行了采访。

突如其来的新冠疫情，对2020年第一季度的经济发展造成了明显的冲击。

近日Pure Storage大中华区技术总监 何与晖 分享了Pure Storage最新的组合方案如何为现代化的应用、运营以及现代化基础设施提供技术创新产品解决方案。

在众诚科技董事长梁侃看来，随着行业数字化转型的提速，未来5到10年整个中国的信息化建设从硬件到软件、平台都会有一个很大的变化，而以华为为代表的科技企业将在其中扮演重要的角色。

人工智能正在以惊人的速度发展，可能很快就会加入workforce。作为企业领导者，您是否考虑过组织的AI原生程度?本文探讨了AI原生的含义、不同层级以及如何开始AI原生转型,帮助企业为即将到来的AI时代做好准备。

7分钟，这是来自中国的一支团队“合力出成绩”、一举打破的世界纪录： 全球首次将人类全基因组分析，推进分钟级时代

AI正在发展转型，无论是作为技术本身还是关于这种技术的使用方式。越来越多的企业把AI试水项目带出实验室，进行大规模的部署，其中一些企业获得了显著的好处。不管围绕AI有怎样的不确定性，忽视AI的潜力，都会让那些仍在以旧方式运营业务的企业面临潜在风险。

今天下午，OPPO正式发布K系列新品—— OPPO K11 。

微软和人民大学联合开发的CoRAG系统让AI学会了多步骤推理，像侦探破案一样逐步收集信息解答复杂问题。该系统通过训练AI进行分步搜索，在多跳推理任务上比传统方法准确率提升10个百分点以上，并首次在KILT基准测试中创造新纪录。用户可根据需求选择不同计算策略，平衡性能与成本。