AWS团队开发DREAM评估框架，解决AI研究报告评估难题。发现传统方法存在"合成幻象"——只看表面质量忽视内在缺陷。DREAM采用"能力对等"原则，让评估工具具备搜索验证能力。实验证明DREAM能准确识别时效性、逻辑性和事实性问题。对三大开源AI研究助手的测试显示，虽然内容质量不错但引用规范性严重不足。该研究推动AI评估向智能化方向发展。

把生活中的点点滴滴都记录在手机上，确实是个有吸引力、但又让人心生不安的想法。

VMware Tanzu迎来发布一周年！VMware升级Tanzu对VMware Cloud on AWS、Azure VMware Solution和 Oracle Cloud VMware Solution的支持，并与GitLab展开合作。

PTC和罗克韦尔自动化日前宣布联合推出Factory Insights as a Service，一种交钥匙的云解决方案，可助力制造企业通过其数字化转型项目实现前所未有的效果、速度和规模。

今后，企业客户也可以像体验消费电子产品那样来“体验”行业场景化解决方案，这是业内首次将企业级解决方案以消费级体验方式呈现在客户面前的全新“玩法”。在华为“懂行”体验店中最引人瞩目的是100+行业场景化解决方案全面上新。

清华大学团队推出T-LoRA技术，解决AI绘画中的"背答案"问题。该技术通过时间步骤的智能控制和正交初始化，让AI在学习单张照片时既保持特征准确性，又避免过度记忆背景等细节，生成更有创意和多样性的图像。实验显示T-LoRA在文本对齐度方面比传统方法提升约10%，为AI创意产业开辟新可能性。

人工智能、机器学习和分析不仅仅是最新的流行语；大大小小的企业组织都在关注人工智能工具和服务，希望通过大数据、预测分析和自动算法系统改善业务流程、客户支持和决策制定。

英特尔近日宣布推出最新的第三代英特尔(R)至强(R)可扩展处理器（代号“Ice Lake”），其中包括全新针对网络优化的“N系列”产品以及旨在加速产品上市的经过验证的解决方案蓝图。

嵌入式设备有个天生赋予的重点任务，就是要成为自动控制整体方案中的一员。早期市场对自动控制的需求主要集中在单纯的“机电控制”上，而具备智能计算的Jetson系列产品相对与几十元的这类控制板来说，成本是高出一个阶位。

微软和合作伙伴发布了开源RTL，用于一种新的数据压缩机制，而英特尔公布了另一个实现安全块的类似项目。这些举措表明，参与开放计算项目（Open Compute Project，OCP）的数据中心巨头们，正在朝着芯片开源迈出第一步。

计算机行业如何抵御疫情。

想象一下，你正在使用一个智能助手，希望它能根据你的文字描述找到相似的图片，或者通过一张图片找到相关的文本信息。这就像是你在和一个不懂你语言的人沟通，你们之间存在着一道"模态屏障"。为了让计算机理解并连接不同类型的信息（如图像和文本），研究人员需要开发能够将这些不同类型数据转化为通用"语言"的方法。

近日，阿里云机器学习平台PAI与香港大学吴川教授团队合作的论文”Efficient Pipeline Planning for Expedited Distributed DNN Training”入选INFOCOM（IEEE International Conference on Computer Communications） 2022

韩国科学院团队发现多模态大语言模型存在"候选项先验偏见"，即系统偏爱高频出现的内容而非真正相关的内容。他们开发了BLiM双向检索框架和CPN标准化技术，通过让AI从两个方向思考问题并消除统计偏见，在四个数据集上平均提升6.4个百分点的检索准确率。该技术还适用于视觉问答、图像描述等多个领域，为构建更公平可靠的AI系统提供了新方案。

IBM近日推出了一系列全新的闪存解决方案，旨在全方位满足企业在存储方面的需求，其中涵盖可扩展到混合多云存储部署的入门级和中高端系统。

在LiveWorx19期间，PTC和罗克韦尔自动化公司展示了其组合技术无与伦比的价值，解决了当今制造商面临的最昂贵和持久的挑战。

数字化日益成为推动城市发展的重要力量，同时也被看作是有效解决“城市病”的“良方”之一。

中国人工智能公司DeepSeek的突然崛起震动了全球科技市场，引发了对其性能声明和开源承诺的质疑。尽管其低成本模型引起了业界关注，但在开放性、性能真实性和安全性方面仍存在争议。这一事件也引发了对中国AI技术发展的深入思考。

IBM公司人工智能部门副总裁Dario Gil也参与到该项目当中，他表示这一实验结果“必然能够在未来实现在物联网当中使用更复杂的卷积神经网络，从而进行图像与视频内容分类这一重要目标。”

CIO们指出，技术变革步伐加快带来了众多新兴技术，但许多技术并未兑现预期效益。生成式AI连续第三年上榜，智能体AI因成本高昂和商业价值不明被过度炒作。数字员工、AIOps、量子计算等技术的现实能力仍落后于期望。元宇宙、AR/VR等空间计算技术采用缓慢，多云策略在互操作性方面存在挑战。