荣耀全面布局智慧场景“全产品升级”，带来了荣耀智慧屏X1系列、智慧平板V6、荣耀MagicBook Pro、荣耀路由3等多款产品。

在2019年的公有云评测中，至顶网云能力小组将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，青云云主机测试报告如下：

清华大学团队提出了一种创新的零样本量化方法，专门针对物体检测任务优化AI模型。该方法无需真实训练数据，通过自适应标签采样生成任务特定的合成图像，结合多层次知识蒸馏框架实现高效模型压缩。实验显示，该方法在多个数据集上的性能甚至超越了使用完整真实数据的传统方法，同时显著提升了训练效率，为隐私保护与AI技术发展找到了平衡点。

清华大学提出MoveGCL框架，首次实现在完全不共享敏感出行数据的前提下，多城市协作训练全球通用人工智能出行预测模型。该技术通过生成虚拟轨迹传递知识，结合混合专家系统和渐进式学习策略，在六个美国主要城市的测试中展现出优异性能，为隐私保护下的协作学习提供了新范式。

中科院团队开发的SimpleGVR系统革新了AI视频增强技术，通过直接在潜在空间处理和创新的分阶段训练策略，能够将AI生成的低分辨率视频高效提升至高清画质。该系统不仅提升分辨率，还能修正AI视频特有的颜色混合等问题，在多项指标上超越现有顶级方法，为AI视频生成领域提供了实用的解决方案。

生成式AI工具将帮助从业者简化工作流程、自动处理其间的重复元素，帮助他们将人类有限的注意力投入到真正需要独创性与创造力的任务当中。

Transformer时代终结？Mamba作者提出H-Net：端到端、无分词器

2023人工智能师资培训——昇腾AI全国行是面向全国昇腾AI人才发展加速计划课程合作老师及其他本科类高校人工智能方向授课老师，赋能昇腾高校资源使用，推进昇腾AI人才发展加速计划合作落地的全国性重要活动之一。

上海人工智能实验室的研究揭示了视觉语言模型具有"视觉拼接"能力，可以整合训练中看到的分散图像碎片。研究者将图像切分成不同粒度的碎片进行测试，发现模型不仅能根据完整图像识别相关信息，还能通过纯文本引用进行推断。这种能力虽有助于模型泛化，但也存在安全隐患：有害内容可被切分成看似无害的碎片绕过内容审核，而模型仍能将它们重组理解。研究团队建议开发超越样本级别的审核技术，以应对这一新兴安全挑战。

英特尔已经将虚拟无线电接入网络（RAN）加速集成到最新的第四代英特尔至强片上系统中，帮助网络运营商加紧努力为下一代5G核心和边缘网络提供云原生功能。

NVIDIA Triton推理服务器的最大价值，便是为服务类智能应用提供一个完整的解决方案，因此首先需要解决以下的三大关键问题。

Moltbook是一个号称只允许AI代理使用的类Reddit社交网络，声称拥有140万用户，但安全专家质疑其真实用户数仅约1.7万。该平台基于OpenClaw框架构建，用户可通过REST API轻松创建虚假账户。尽管马斯克称其为"奇点的早期阶段"，但批评者认为这更像是人类扮演AI代理的角色扮演游戏，存在严重安全漏洞，包括数据库配置错误导致150万认证令牌和3.5万邮箱地址泄露。

五大特性打造全球领先的跨境电商人才培训基地和互动社区。

音质是影响远程会议质量与成效的决定性因素，Poly Sync 10让你不再讨厌远程会议。

德国图宾根大学研究团队发现现代AI视觉模型具备强大的图像排序能力，能够理解年龄、美观程度等连续属性并进行准确排序。研究测试了7种AI模型在9个数据集上的表现，发现CLIP模型表现最佳，且仅需极少样本就能学会排序。这一突破为照片管理、电商展示、社交媒体等领域提供了新的技术方案。

阿里巴巴研究团队发现传统AI专家混合模型训练中存在"大锅饭"问题：系统在每个小数据批次中都强制专家均衡分工，阻碍了专业化。他们提出全局批次负载均衡方法，让专家在更大数据范围内实现专业化分工，实验显示新方法显著提升了模型性能和专家专业化程度，同时只增加不到3%的计算开销。

2022戴尔全新第13代Latitude 3000及5000系列新品，就以为企业提供高效率的生产力工具和为职场人创造更美好的体验为起点，并根据日趋常态的混合办公模式的特点量身定做，打造更符合大家需求的办公设备。

本文将与大家分享有助于实现最佳数据中心效率的服务器机架尺寸，了解这些参数为何重要、存在哪些选项以及如何选择最适合您工作负载的设备大小。

OpenAI发布首个运行在非英伟达硬件上的生产级AI模型GPT-5.3-Codex-Spark，部署在Cerebras芯片上。该模型代码生成速度超过每秒1000个令牌，比前代产品快约15倍。该模型专门针对编程任务优化，面向ChatGPT Pro订阅用户提供研究预览版。此举标志着OpenAI在减少对英伟达依赖方面的重要进展，同时在AI编程助手竞争中提升了速度优势。

谷歌DeepMind团队开发了过程监督强化学习技术，让AI学会像人类一样进行复杂推理。该方法不仅关注最终答案，更重视推理过程中每一步的合理性。在数学推理测试中，AI准确率从41%提升至73%。这项技术为AI在教育、科研、医疗等领域的应用开辟了新可能，让AI决策过程更加透明可信。