卡内基梅隆大学研究团队开发了ViGoRL系统，通过视觉定位强化学习显著提升AI的视觉推理能力。该方法让模型将每个推理步骤明确锚定到图像的特定坐标，模拟人类注视点转移的认知过程。与传统方法相比，ViGoRL在SAT-2、BLINK等多项视觉理解基准上取得显著提升，并能动态放大关注区域进行细节分析。这种定位推理不仅提高了准确性，还增强了模型解释性，为更透明的AI视觉系统铺平道路。

想要提升汽车的智能化水平，就要保证能够将人、道路以及网络中收集到的信息数据进行传递，达成资源共享目标，对于周围较为繁复的环境进行分析，科学合理地开展决策。帮助企业形成更加完善的数据体系，并高效的对其进行应用，这正是目前戴尔努力的方向。

根据基准测试，MySQL HeatWave 的性价比 Amazon Redshift 高 7 倍，比 Snowflake 高 10 倍，比 Redshift ML 高 25 倍；吞吐量比 Aurora 高 10 倍

想象一下，如果你有一个聪明的朋友，你可以通过不断鼓励他解决越来越难的数学题来让他变得更聪明。这基本上就是研究人员一直以来对RLVR的理解——通过奖励机制让语言模型不断自我提升，最终超越它原本的能力范围。这种方法在像OpenAI-o1、DeepSeek-R1和Kimi-1.5等顶尖模型的开发中被广泛应用，帮助它们在数学和编程等复杂任务上取得了显著进步。

Achronix半导体公司宣布：推出创新性的、全新的FPGA系列产品，以满足人工智能/机器学习（AI/ML）和高带宽数据加速应用日益增长的需求。

CES年度大秀即将拉下帷幕。如果说这场秀是人类科技文明发展的一个缩影，那么在这段历程中，一些“有趣的灵魂”应该被记录，就像在CES2019上出现的这些稀奇古怪的“小”玩意。

今天，首届WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会在北京举办，百度展示了PaddlePaddle全景图，并发布了11项新特性及服务。

想象一下，你有一台已经运行多年的老电脑，它已经存储了大量英文文档和程序，运行得很好。现在，你突然想让它处理阿拉伯文，会发生什么？通常情况下，你有两个选择：要么购买一台全新的、更强大的双语电脑（成本高昂），要么尝试在老电脑上安装阿拉伯语言包，但这可能会导致原有程序运行缓慢或出错。

在很多人眼里，人工智能就是人脸识别、语音交互、人机协同。但在天云大数据CEO雷涛看来，以上这些都只是应用场景，并非AI的核心。他认为， AI的核心支撑技术是围绕机器学习构建的技术框架。而这也是人工智能门槛最高的地方。

直面问题,是华为一向的风格。在“华为伙伴暨开发者大会2022”的主题演讲中,华为轮值董事长胡厚崑以合作伙伴关心的这些问题来开场。

ReSurgSAM2是新加坡国立大学团队开发的两阶段手术视频分割系统，允许外科医生通过文本指令精准识别和追踪手术器械与组织。这项创新利用SAM2模型为基础，添加了跨模态空间-时间Mamba、可靠初始帧选择和多样性驱动长期记忆机制，解决了现有技术在长时间追踪和实时性能方面的局限。实验表明，该系统在准确性上显著超越现有方法，同时保持61.2 FPS的实时处理能力，为手术认知辅助、教育和导航提供了强大工具。

日前，由上讯信息与中桥咨询联合打造的国内首部《中国CDM技术及市场应用白皮书》（以下简称“《白皮书》”）正式发布。

随着容器及应用数量的增加，其管理复杂性也在随之增长。正是看到容器技术的发展前景和目前的困境，IBM推出了容器化的解决方案 Cloud Paks。

在这个芯片算力飞速增长的时代，网络产品的性能比拼，似乎已经卷到头了……

我们生活在一个勒索软件几乎已经成为家喻户晓的时代。复杂的勒索软件攻击除了驻留在生产中的数据外，还越来越多地针对备份数据，使组织的最后一道防线陷入困境。

由于3D内容创作在AR/VR、游戏和电影行业中的广泛应用，它已经引起了显著的关注。随着扩散模型的发展和大规模3D对象数据集的建立，最近三代3D基础生成通过微调的文本到图像（T2I）扩散模型以及从头开始训练大型重建模型得到了广泛的探索，引领了3D资产创建进入新时代。

在这里，首先祝贺VMware连续第五次被评为超融合基础设施魔力象限的领导者，你们的出色表现不仅得到机构认可，同样也在市场上得到了充分印证。

近日，锐捷网络正式向发布了最新的网络技术成果——极简以太全光3.X解决方案，这不仅代表了光网络技术领域的最新突破，也标志着锐捷网络在企业级园区网络上又迈出了重要一步。

虽然在新的竞争格局中，唱衰英特尔已经成为一种较为主流的观点，但分析师认为凭借着一系列根本优势，英特尔最终仍有机会脱颖而出。

北京人工智能研究院等机构研究团队提出的"端到端视觉令牌化调优"(ETT)方法解决了视觉令牌化器在多模态任务中的表示瓶颈问题。与传统方法不同，ETT利用令牌化器码本嵌入代替离散索引，并通过重建和描述目标端到端优化视觉令牌化器。实验表明，该方法在保持重建能力的同时，为多模态理解和视觉生成任务带来2-6%的性能提升，显著超越现有离散令牌化方法，甚至接近连续编码器的性能。