复旦大学联合上海人工智能实验室发布的UnifiedReward是全球首个统一多模态奖励模型，能够同时评价图片和视频的生成与理解任务。该模型通过跨任务协同学习，在各项评测中都显著超越了专门的单任务模型，在图片理解任务上准确率提升近20个百分点。这项技术为AI评价体系带来革命性突破，将大大降低AI系统开发成本，提升各种视觉AI产品的整体质量。

由于IT大崩溃，德意志银行旗下邮政银行的客户无法访问在线业务，技术故障导致服务中断和客户投诉激增。“不可接受！”是德国金融监管机构局长对邮政银行不可靠的在线服务最直接的评价。

融云近日面向开发者群体举办第三届全球互联网通信云大会（WICC 2021）的初衷所在，希望WICC可以持续帮助开发者开阔视野、拓展思路，一方面看到市场发展趋势，另一方面则看到更多的行业应用场景。

这项由北京大学等多所高校联合完成的研究，首次对OpenAI GPT-4o的图像生成能力进行了全面评估。研究团队设计了名为GPT-ImgEval的综合测试体系，从文本转图像、图像编辑和知识驱动创作三个维度评估GPT-4o，发现其在所有测试中都显著超越现有方法。研究还通过技术分析推断GPT-4o采用了自回归与扩散相结合的混合架构，并发现其生成图像仍可被现有检测工具有效识别，为AI图像生成领域提供了重要的评估基准和技术洞察。

通过构建下一代的安全设施，企业才能保证在未来数字化转型中的安全和发展。VMware正在联手合作伙伴打造云安全联盟，共同打造下一代整体的、未来的、云的安全生态系统，赋能企业数字化转型。

私有云厂商UMCloud宣布，将正式战略合并国内领先的容器云公司数人云，为企业客户提供IaaS+PaaS的一体化产品，以满足企业客户的多样化需求

Meta与卡内基梅隆大学联合开发的ATLAS系统革命性地解决了3D人体建模中的核心难题。通过将人体骨架和表面分离处理，ATLAS实现了精确的独立控制，避免了传统方法中调整一个部位影响其他部位的问题。该系统基于60万高分辨率扫描数据训练，采用创新的稀疏非线性姿态校正技术，能从单张照片生成精确3D模型，为虚拟现实、游戏制作、在线购物等应用提供强大技术支撑。

量子计算正在开启一个新的数据时代,有望推动人工智能和数据分析领域的发展,帮助解决人类面临的一些最困难的问题。量子计算利用量子叠加和纠缠等原理,使用量子比特而非传统二进制位进行计算,具有超越经典计算机的强大能力。近年来量子计算技术取得了一系列重大突破,各大科技公司和研究机构都在积极布局,量子时代正在加速到来。

英特尔公司客户端计算事业部副总裁兼商用客户端平台总经理Stephanie L. Hallford告诉记者，近两年来，英特尔看到商用PC的很多机会，比如Windows10所带来的软件和硬件方面的升级。不光对于英特尔，还是OEM厂商来讲都是一个很大的机会。

新加坡国立大学研究团队通过分析150多篇相关论文，首次建立了评估提示词质量的21属性框架。研究发现当前提示词研究存在严重不平衡，某些模型和任务被过度关注。通过969个高质量提示词样本分析，团队发现属性间存在强关联性。实验显示单一属性优化往往比多属性组合效果更佳，且用属性增强数据训练的模型表现显著提升。

正所谓人红是非多，存储领域也是一样，坊间一直流传着关于分布式存储的各种流言蜚语。好事的笔者今天就来探寻一番，揭开谎言背后的真相。

Fortinet创始人、董事长兼首席执行官谢青（Ken Xie）；首席财务官Keith Jensen以及首席运营官John Whittle等核心高管团队成员分享了对网安行业的深入洞察以及Fortinet的未来展望。

面对激烈竞争、快速变化的商业环境，品牌方一致认可数字化这把利器，但如何用好数字化、用什么样的数字化却一直是个难解的问题。

在这个时代，共享已经不只是一种经济模式，更是一种理念，不仅在改变我们生活的现实世界，也在改变着属于技术的虚拟世界。

NVIDIA联合佐治亚理工学院发布CLIMB框架，首次实现AI训练数据配方的全自动优化。该系统能智能分析和分类海量网络数据，通过迭代搜索找出最佳数据混合比例。实验显示，使用CLIMB优化的数据配方训练的1B参数模型性能超越Llama-3.2-1B达2%，在特定领域提升可达5%。研究团队已开源相关数据集。

对企业来说，最重要的是要在技术引进和成本管控之间保持良好的平衡。

研华科技工业物联网事业群中国区总经理蔡奇男在智能制造融合创新主题峰会接受了至顶网独家专访。他表示，企业要实现智能制造，不能“照抄”别人的模式，而需要回过头检视自己的真实情况，由经营议题找到智能制造的关键切入点

近年来，随着企业对于运营效率的持续追求，数字化转型已经成为公司高管团队中的热门话题。但是，任何特定的数字化转型举措都只能反映这波历史性浪潮中的一个侧面。

现在数据应用的理念已经不需要一个职位来框定，而是渗透到企业流程的各个环节中，尤其是数字化触点平台在行业中的应用普及也将带来看得见的效率提升。

Hugging Face团队发布SmolLM2语言模型研究报告，详细阐述了17亿参数小型模型的创新训练方法。该研究通过多阶段精细化训练策略和三个全新数据集(FineMath、Stack-Edu、SmolTalk)的创建，证明了小模型在数据质量优化下可达到优异性能。模型在多项基准测试中超越同规模竞品，为人工智能技术的普及化和可持续发展提供了新的技术路径。