中科大团队开发了MeshSplat技术，仅用两张照片就能重建完整3D场景。该技术首次将2D高斯散点应用于稀疏视角表面重建，通过加权距离约束和法向预测网络显著提升重建质量。实验显示其性能比现有方法提升30%，在房地产、电商、文物保护等领域具有广泛应用前景。

这项由东京科学技术大学等机构联合发布的研究提出了UMoE架构，通过重新设计注意力机制，实现了注意力层和前馈网络层的专家参数共享。该方法在多个数据集上显著优于现有的MoE方法，同时保持了较低的计算开销，为大语言模型的高效扩展提供了新思路。

有购买需求就要考虑价格问题,数字化系统也不例外。

「 2022年你攒到钱了吗？随着春节临近，这个话题下有人欢喜有人愁。今日推荐 燃次元（ ID :chaintruth ) 一篇文章，人们手上的钱就是众生百态的缩影。」

密歇根大学研究团队首次破解AI编程语言选择机制，开发出G-ACT智能控制系统。该技术能精确引导AI选择C++等高性能语言，解决科学计算中AI语言偏好不当问题。实验显示控制准确率提升15%，为构建可靠AI智能体奠定基础。这项发表于2025年6月的研究标志着从"训练AI"向"控制AI"的重要转变。

在全球计算演进与创新浪潮交汇之际，一场汇聚全球智慧、擘画未来计算图景的盛筵，于初秋的“北疆明珠”隆重启幕。这里是思想激荡与技术创新的汇流之所，也是中国高性能计算屹立于世界舞台的重要坐标。

你将在30年后的CES上看到什么？这篇文章帮你大胆猜测了一下。

大模型元年,在MEET2024智能未来大会上,20位行业大咖给出了这样的年终总结。

今年的re:Invent上，Andy Jassy再次为全球40多万名注册观众带来长达三小时的主题演讲，并且一口气发布27项创新的云服务和功能（当天总共发布43项新服务和功能），令到场的媒体和分析师惊叹。

本周看到思科推出Silicon One G200 ASIC也走出了正确的一步，这些ASIC的设计从一开始就考虑了人工智能训练工作负载

Grindfest是以生物学中的“研磨（grinding）”命名的，或许我可以将其描述为一种医疗朋克亚文化。

加州大学伯克利分校研究团队开发出"分层运动预测网络"，让AI通过观看视频学会预测复杂物体运动，无需精确物理计算。系统在简单运动预测中达91%准确率，复杂场景78%，某些情况下超越人类判断。技术有望应用于机器人、自动驾驶、家庭服务等领域，为AI理解物理世界开辟新路径。

Testin 云测正是在这时代变革的交汇点成立的。

当Google用AI为开发者减去了重复的编码、用全球化平台减去了出海的壁垒、用完善的生态减去了开发的繁琐，开发者被解放的，不仅是生产力，更是创造力。

当Google用AI为开发者减去了重复的编码、用全球化平台减去了出海的壁垒、用完善的生态减去了开发的繁琐，开发者被解放的，不仅是生产力，更是创造力。

瘟疫正离我们很近，但在多数时光里，瘟疫又离我们很远。

抖音成为2020年1月美国下载数量最高的应用。

字节跳动种子实验室开发的veScale-FSDP系统解决了大规模AI模型训练中的关键难题。该系统通过创新的RaggedShard数据分片技术和智能规划算法，实现了前所未有的灵活性和性能。相比传统FSDP系统，veScale-FSDP在吞吐量上提升5%到66%，内存使用降低16%到30%，同时原生支持先进的优化技术如Muon优化器和8位量化训练，已成功扩展至万GPU规模并完成开源。

今年7月22日，Melissa Di Donato接替宣布退休的Nils Brauckmann，担任SUSE CEO，Melissa Di Donato也是SUSE首位女性CEO。随着SUSE新任CEO的到任，退出OpenStack，启动百日计划，一个全新的SUSE正在慢慢呈现。

随着IT成为企业运营的核心支撑，IT服务台的重要性日益凸显。现代ITSM平台已从简单的帮助台发展为复杂的管理系统，集成了工单跟踪、资产管理、性能监控等功能。这些平台的核心是工单门户，确保请求得到及时处理。许多产品强调自助服务功能和AI集成，通过智能路由、预测分析和生成式AI来提高问题解决效率。本文详细介绍了21款主流ITSM工具，帮助企业选择适合的解决方案。