秉承“在中国，为中国”理念，戴尔HPC助力超算在中国的行业应用更具广度和深度， 也为在路上的中国超算，带来更多的成功实践，助力中国速度升级中国力量！

哈佛大学和麻省理工学院研究团队开发了MetaFlows，一种革命性的AI学习方法，能让机器像人类一样从少量例子中快速学会新技能。该技术结合流匹配和元学习，显著提升数据效率，在图像生成和视频合成等任务中表现出色。MetaFlows有望在创意产业、教育医疗等领域广泛应用，虽然目前仍面临计算复杂度等挑战，但为通用人工智能发展开辟了新路径。

上海AI实验室开发的VLAC模型让机器人首次具备真实世界自主学习能力。该系统如同给机器人配备智能导师，能实时评估动作效果并从中学习。在四个操作任务测试中，机器人成功率从30%提升至90%，仅需200次练习。技术结合视觉、语言理解和动作生成，支持跨场景适应和人机协作，为家庭服务、医疗护理等领域应用奠定基础。

Meltio 和 Welding Alloys Group 建立战略合作伙伴关系，结合双方在激光金属沉积技术和高级焊接材料领域的优势。这一合作旨在开发高性能焊丝，拓展激光焊接和金属 3D 打印应用，并共同构建全球技术生态系统，为客户提供先进的修复和维护解决方案。

“4K大屏那么神奇？那不相当于咱们自己去现场了！”老婆扭头瞄我一眼，脸上写了仨大字——“我不信！”

Dell EMC Live Optics的精髓，即通过Live Optics Report抓取的服务器存储的每一招每一式，进行详细分析，明确IT环境，最后找到服务器存储的破绽，

代尔夫特理工大学研究团队首次实现了完全分布式的多无人机协作搬运系统，通过多智能体强化学习让三台无人机在无需相互通信的情况下精确控制悬挂重物的6自由度姿态。该方法仅通过观察被搬运物体状态实现隐性协作，计算效率比传统集中式方法提升13倍，并展现出优异的容错能力。

RAVENEA是哥本哈根大学研究团队开发的首个多模态检索增强视觉文化理解基准，集成了超过10,000份人工标注的维基百科文档，用于评估视觉语言模型的文化敏感性。研究发现，轻量级视觉模型在配备文化感知检索功能后，在文化视觉问答和图像描述任务上分别提升了至少3.2%和6.2%的性能，证明了检索增强方法在提升AI文化理解能力方面的有效性，为构建更具文化包容性的视觉AI系统开辟了新路径。

加州大学伯克利分校研究团队发现，专门用于深度推理的AI模型在实际任务中容易出现"过度思考"现象，即过分依赖内部推理而忽视环境反馈。通过分析4018个AI行为轨迹，研究显示推理模型的过度思考倾向比普通模型高三倍，且过度思考程度越高任务成功率越低。研究提出了有效缓解策略，能将模型性能提升30%并降低43%计算成本。

西部数据公司财务总监Wissam Jabre将于2月28日辞职，恰逢公司分拆为硬盘和固态硬盘两个独立业务。公司正在寻找新的财务总监。尽管面临闪存业务定价环境更具挑战性，公司第二财季收入预计仍将达到43亿美元，同比增长42%。分析师认为硬盘业务表现强劲，可能抵消了闪存业务的部分疲软。

2020年7月13日，微软宣布将人工智能小冰业务分拆为独立公司运营，并委任沈向洋博士为新公司董事长，李笛为首席执行官，陈湛为日本分部总经理。所有相关工作将在接下来的几个月内完成。

第四范式作为本次沙龙的联合主办方，创始人兼CEO戴文渊针对人工智能推动企业数字化转型发表了自己的看法。

该研究首次通过实验揭示了人类在战略博弈中如何对待大语言模型(LLM)对手。爱丁堡大学研究者发现，在p-美丽竞赛游戏中，人类面对LLM对手时会选择显著较低的数字，特别是增加了选择"零"的频率。高战略推理能力的参与者更倾向于这种行为转变，他们期望LLM能够理性推理至均衡，甚至具有合作倾向。这些发现对未来人机混合环境的机制设计具有重要启示，揭示了战略互动中人类对AI的特殊期望。

从欧盟严苛的能源消耗相关政策的相继实施可以看出世界主要消费市场均正大步削减能源消耗，往更绿色低碳的方向发展，如果把视线拉回来我们国家，同样在行动当中。

Arm今天又宣布了一个名为Arm全面设计（Arm Total Design）的新生态系统。

腾讯主攻政务市场数字化的WeCity项目，先后拿下广东省政府10亿大单、长沙政府市5.2亿和成都市政府8.7亿大单，如果没有微信这个超级入口，以及庞大的技术支撑，是根本不可能的。这背后体现的当然是一家公司C to B的综合能力。

2026年米兰科尔蒂纳冬奥会携手HPE Networking，构建了一张自设计之初便具备安全AI原生能力的网络基础设施，为这场史诗级国际赛事提供坚实支撑。

比特币等加密货币，只是区块链技术在交易及追踪领域的牛刀小试。

2021年度数字化转型领军人物奖

Meta AI研究团队开发的ALOHA系统是一种低成本开源的双臂机器人远程操作平台，旨在使机器人学习更加民主化和普及化。该系统结合了价格亲民的硬件设计和先进的行为克隆学习算法，使机器人能够从人类示范中学习复杂技能。研究表明，ALOHA系统展示了强大的泛化能力，能够在新环境中应用所学技能，如打开不同类型的瓶子。系统的开源性质鼓励全球研究者参与并推动机器人学习领域的发展，尽管仍面临成本和精确力控制等挑战。