TULIP是加州大学伯克利分校开发的新型多模态AI模型，通过统一的学习框架解决了传统图像-文本模型在精细视觉理解方面的不足。该模型采用多视角对比学习、生成式数据增强和重建正则化等创新技术，在保持强大语义理解能力的同时显著提升了对视觉细节的捕捉能力，在多个基准测试中取得了显著的性能提升。

最新研究显示，AI持续增长正重塑数据中心市场，推动新云服务需求激增以补充超大规模基础设施。JLL分析预测，全球新云细分市场在2021-2025年间将以82%的复合年增长率增长。新云是专业云提供商，提供GPU即服务，支持AI训练、机器学习等高密度计算需求。与传统超大规模服务商相比，新云提供更快部署、定制化AI解决方案和更具竞争力的定价。

本文指出，可持续发展不仅关乎环保，还能推动企业长远成功；文章总结了忽视将可持续性纳入核心战略、虚假宣传、供应链管理不足、ESG数据应用不力以及战略重心偏移这五大常见失误。

北航团队推出VoxHammer技术，实现3D模型的精确局部编辑，如同3D版Photoshop。该方法直接在3D空间操作，通过逆向追踪和特征替换确保编辑精度，在保持未修改区域完全一致的同时实现高质量局部修改。研究还创建了Edit3D-Bench评估数据集，为3D编辑领域建立新标准，展现出在游戏开发、影视制作等领域的巨大应用潜力。

根据相关报告总结出一些建议，如果2018年存储领域的相关厂商能够在这几个领域发力，就可以很大程度上提升其年度营收来获得品牌和服务价值等方面的增值。

想象一下你买了一辆新车。汽车制造商会在工厂里进行各种安全测试，但真正的安全问题往往出现在车辆上路后——当它遇到恶劣天气、糟糕的道路条件或不同驾驶习惯的司机时。同样的道理，AI模型在实验室里的表现可能与在现实世界中的表现大相径庭。

纵观特斯拉面临的所有风险，保持品牌形象可能是其中最具挑战的一项。

在重塑出租车业务之后，Uber开始着手重塑出租车本体。

Nebius AI研究团队成功开发出基于强化学习的软件工程智能体，能够像经验丰富的程序员一样独立调试代码。该智能体基于Qwen2.5-72B模型训练，通过两阶段策略将SWE-bench Verified基准测试成功率从20%提升至39%，可处理长达13万令牌的复杂交互，在真实GitHub项目中进行多轮调试。研究证明开源模型通过精心设计的强化学习训练策略，无需依赖昂贵专有模型即可达到世界领先性能，为AI编程助手的实用化和普及奠定了重要技术基础。

近20位行业领袖共探破局之道。

这项由清华大学张嘉杰等人开发的AdaptThink算法，教会了AI推理模型根据问题难度自动选择思考模式。研究发现，对于简单问题，直接给出答案（NoThinking模式）不仅效率高，准确率还可能更好；而复杂问题则需要深入思考（Thinking模式）。通过强化学习技术，AdaptThink实现了智能切换：在三个数学数据集上，模型响应长度减少53%的同时准确率还提高了2.4%。这项研究为AI推理模型开辟了新思路，使它们更接近人类灵活思考的能力。

这项研究提出了STRUCTEVAL，一个全面评估大语言模型生成结构化输出能力的基准测试。研究涵盖18种格式和44种任务类型，分为不可渲染(JSON、YAML)和可渲染(HTML、React)两大类。评测揭示即使最先进模型如GPT-4o也仅达到76.02%平均分，开源模型落后约10个百分点。研究发现，生成任务比转换任务更具挑战性，可视内容生成比纯文本结构更难掌握。某些任务(如Text→Markdown)已被很好解决，而另一些(如Text→Mermaid)仍然困难。这一基准为未来语言模型在处理结构化数据方面的进步提供了重要指导。

在这个依靠速度取胜的时代，自动化需求也变的更加紧迫。众多DevOps团队意识到：AIOps（智能运维）对于改善IT管理系统生态、提高运营生产力具有非常重要的意义。

骁龙峰会2024期间，高通中国区董事长孟樸接受了科技行者等媒体的采访，话题围绕自研芯片架构的故事、端侧AI的逻辑、汽车业务的布局、高通在中国市场的发展格局等内容展开。

今年Hot Chips（http://www.hotchips.org/）大会的时尚风标从发言上可以看出来，一半的发言都集中在人工智能加速上。Hot Chips是微处理器设计人员的年度聚会，曾几何时，大会大部分的讨论都集中在PC和服务器CPU上。

英伟达公司CEO黄仁勋邀请10万名GTC 2020参会者莅临他的厨房。

2020年开始席卷全球的 “新冠” 疫情给全世界带来了更大的变数，但危与机的博弈中，世界的变化并非毫无章法。我们发现，疫情加速了全球数字化的进程，微软CEO Satya Nadella就曾经说过： “在过去几个月内，我们见证了多年才能实现的数字转型进展。”

史蒂文斯理工学院研究团队发现大语言模型内部存在"真相神经元"，这些特殊神经元能够识别信息真实性，不受主题限制。研究通过积分梯度方法定位这些神经元，证明抑制它们会显著降低模型在真实性测试中的表现。实验表明，这些神经元主要分布在模型的中间层，且其影响可跨数据集泛化。这一发现为提高AI系统可信度提供了全新视角，有望促进更可靠的语言模型开发。

这两天,伴随《华为人 2023 年度差旅报告》的发布,让“慧通差旅”这个平台,受到了行业及大众的普遍关注。

Box公司的股票在今天的盘后交易中上涨了近9%，此前Box宣布的第二季度财务业绩好于预期。