为了解决三副本分布式存储面临的性能问题、稳定性及可靠性等缺陷，道熵的铁力士分布式存储采用双重RAID保护机制

4月9日，在2021 NAVIGATE 领航者峰会举行期间，新华三智能终端有限公司正式发布了新华三云屏MagicHub，通过智慧屏与云网技术结合，全面引领云原生智“会”时代来临。

来自加州帕洛阿尔托的 AI 初创公司 Reve AI 正式发布了 Reve Image 1.0 文本生成图像模型。该模型在提示词遵循度、美学效果和文字渲染方面表现出色，目前可在 preview.reve.art 免费体验。作为该公司的首个产品，Reve Image 凭借其卓越的性能已跃居第三方基准测试榜首，超越了包括 Midjourney v6.1 和 Google Imagen 3 在内的多个竞品。

本文探讨了生成式 AI 和大语言模型 (LLMs) 即将实现的近乎无限记忆能力这一重大突破。通过新的架构设计,AI 系统将能够存储和检索几乎无限量的对话历史,实现持续性的上下文理解和个性化交互。这项技术将彻底改变 AI 的应用方式,但同时也带来了隐私保护等方面的挑战。

印象笔记和Notion代表着笔记应用的两个世代，当所有人都要把AI“武装到牙齿”，它们又能玩出什么花样？

企业的灾难恢复计划可能更侧重于核心技术元素、数据中心、关键基础设施和系统；而业务连续性计划则立足于更广的视角，着眼于整个企业，从而尽量降低或完全避免业务中断对企业日常运营造成的影响。

伊利诺伊大学芝加哥分校团队开发出LT-Tuning技术，让AI获得"内心独白"能力，能在连续向量空间中进行潜在思考而非逐字表达每个推理步骤。该方法通过上下文-预测融合机制和三阶段训练，让AI根据问题难度动态调整思考深度，在数学推理任务中显著提升准确率和效率，为更自然的人机交互奠定基础。

通过将存储管理软件与硬件分离，软件定义解决方案使企业可以独立购置硬件和软件，而不必被受制于专有平台。

可视化分析领域的领军企业Tableau Software（纽交所代码：DATA）于今日宣布发布新产品Tableau 2019.1。

这项由中国人民大学等机构合作完成的研究提出了Virgo系统，发现仅用5000个纯文本推理案例训练就能让AI在视觉推理任务上达到顶级商业系统水平。研究证实推理能力具有跨模态通用性，为更经济高效地开发多模态AI系统指明了新方向，同时也揭示了AI感知反思能力不足的局限性。

在2019年的公有云评测中，至顶网云能力小组在对去年所发现问题进行复测的基础上，增加对公有云主机高可靠性和可扩展性的评测，华为云公有云主机测试报告如下：

近日，Arm宣布推出Arm终端计算子系统（CSS），为旗舰系统级芯片（SoC）提供基础计算要素，其中包括最新的Armv9.2 CPU、Arm Immortalis GPU、基于三纳米工艺生产就绪的CPU和GPU物理实现，以及最新的CoreLink系统互连和系统内存管理单元（SMMU）。

模拟宇宙困难重重，毕竟里面有着几乎无穷多的变量需要考虑。

目前，除了谷歌的TPU或亚马逊的Trainium ASIC等定制云硅，绝大多数正在构建的AI训练集群都由Nvidia的GPU驱动。尽管Nvidia在AI训练战斗中获胜，但推理的竞争远未结束。

谷歌DeepMind研究团队开发了革命性的语音合成技术，采用数据驱动方法让AI学会像人类一样自然说话。通过观察大量真实语音数据，新系统能够生成更自然、更有情感的语音，在客观测试和主观评价中都显著超越传统方法。这项技术将为智能助手、有声读物、教育软件等领域带来重大改进，同时为语言障碍人群提供帮助，展现了人机交互技术的光明前景。

OpenAI今日发布轻量版AI编程工具GPT-5.3-Codex-Spark，专为快速推理设计。该模型基于Cerebras公司的WSE-3芯片，推理速度提升25%，令牌消耗减半。除基础编程外，还可处理调试、部署、监控等开发任务。在Terminal-Bench 2.0基准测试中准确率达77.3%，超越前代模型。目前仅向ChatGPT付费用户开放，API接口即将推出。

OpenAI 的 ChatGPT 爬虫存在安全漏洞，可被利用对任意网站发起分布式拒绝服务攻击。攻击者只需向 ChatGPT API 发送一个包含大量重复 URL 的请求，就能触发爬虫对目标网站进行大量访问。此外，该漏洞还可能被用于绕过限制，让爬虫回答查询。这些问题凸显了 AI 系统在安全性方面的潜在风险。

英特尔高管今天详细介绍了全新更名之后的“Intel Foundry”代工部门的新业务愿景，并透露了英特尔技术路线图上最先进的芯片制造工艺。

巴赫切希尔大学研究团队通过对五种不同规模YOLO模型的量化鲁棒性测试发现，静态INT8量化虽能带来1.5-3.3倍速度提升，但会显著降低模型对噪音等图像损伤的抵抗能力。他们提出的混合校准策略仅在大型模型处理噪音时有限改善，揭示了效率与鲁棒性平衡的复杂挑战。

约翰斯·霍普金斯大学研究团队发现AI绘画系统训练失败的根本原因：几何学冲突。他们提出黎曼流匹配解决方案，让AI学习过程遵循球面几何规律而非直线路径，配合雅可比正则化技术智能调整学习重点。实验显示该方法使标准AI模型在图像生成任务上取得显著突破，FID分数从失败状态提升至3.37，证明了几何学原理在AI系统设计中的重要作用。