有这么一家公司，你知道吗？他是整个上海地区数字文化领域“排头兵”，遍布上海19个区县，拥有320家信息苑和1669家信息点，成立16年来，该公司见证了大大小小IT企业的风云变幻，然而始终不变的，是戴尔易安信十余年的默默陪伴。

卢森堡大学研究团队开发的RLDP框架首次将强化学习应用于差分隐私优化，创造性地解决了AI训练中隐私保护与模型效果的矛盾。该方法如同智能教练，能动态调整隐私保护策略，在四种语言模型上实现平均5.6%的性能提升和71%的训练时间缩短，同时增强了抗隐私攻击能力，为敏感数据的AI应用开辟了新路径。

小米承诺到2040年既有业务实现自身运营层面碳中和以及达成100%使用可再生能源。

企业应如何构建现代化整体基础架构，制定创新发展战略，激发潜能，以创新推动变革，从而充分挖掘、释放数据价值，将创意转化为现实，最终实现业务持续创新增长？

自回归图像生成新范式，突破传统局限。

亚马逊云科技过去几年来一直努力推动其Graviton产品线，AWS各大区域与数据中心正在全面迎接ARM新势力的到来。如今，微软也开始在Azure云上发布新实例，显然也想在ARM服务器芯片领域一展身手。

NVIDIA团队开发的SANA-Sprint技术实现了AI图像生成的重大突破，将传统需要20步的生成过程压缩至1步，在H100上仅需0.1秒即可生成1024×1024高清图像，速度比现有最快模型提升10倍以上。该技术通过创新的混合蒸馏策略，在大幅提升速度的同时保持了图像质量，并支持实时交互应用，为AI绘画从专业工具向大众应用的转变奠定了基础。

数据分析已经纷纷迁移到云上，而且在融入Serverless的理念后，云上分析可以提供更为极致的用户体验。

5月18日，微软举办Microsoft HoloLens暨混合现实入华一周年活动，携手来自建筑设计、医疗健康、汽车制造及教育行业的商业用户及合作伙伴，共同讲述了Microsoft HoloLens及混合现实技术入华一年来取得的发展情况。

OpenAI推出GPT-5.3-Codex-Spark研究预览版，这是专为实时编程设计的轻量化模型，编程速度比标准版快15倍。该模型运行在Cerebras芯片上，支持快速响应和任务中断重定向。但存在明显权衡：在软件工程基准测试中表现不如完整版，且在网络安全能力方面明显较弱。目前仅向200美元月费的Pro用户开放，旨在实现快速迭代开发工作流。

研究团队开发了IR3D-Bench基准测试，要求AI根据单张图片重建完整3D场景，以此检验AI是否真正理解所见世界。测试涵盖20多个顶尖AI模型，结果显示虽然AI在物体识别上表现出色，但在空间关系理解和尺寸估计方面存在明显不足。研究为评估AI视觉理解能力提供了新标准。

英特尔展示基于10纳米的PC、数据中心和网络系统，支持人工智能和加密加速功能的下一代“Sunny Cove”架构，以及业界首创的3D逻辑芯片封装技术。

东数西算工程刚刚启幕，面向未来，浪潮存储将持续秉承“云存智用，运筹新数据”理念，不断加快研发创新脚步，激活数据源力，释放数据潜能，支撑数字化创新应用，服务数字化中国建设，推动东数西算迈向新征程。

戴尔易安信解决方案与VMware虚拟化平台紧密整合，实现了服务器的虚拟化管理，从而为用户提供灵活的云服务。

芯片设计既是一项工程壮举，也堪称一门艺术。逻辑和内存块的一切可能布局、连通每个元件的导线，共同构成了几乎无穷无尽的规划组合。而且芯片设计领域最出色的工程师们，都是凭着经验和直觉在工作。他们自己也说不清楚为什么某种模式有效，而其他模式却无效。

这篇文章详细解析了Long、Shelhamer和Darrell在2015年CVPR会议上发表的开创性研究"全卷积网络用于语义分割"。文章以通俗易懂的方式，将这项复杂的技术比作艺术家的绘画过程，解释了如何让计算机不仅识别图像中有什么物体，还能精确标出每个物体的位置和边界。研究团队通过将传统分类网络改造为全卷积形式，并巧妙运用上采样和跳跃连接技术，实现了高效准确的像素级图像理解。这一突破为自动驾驶、医学影像和增强现实等领域带来了革命性变化，奠定了现代计算机视觉的重要基础。

这项由上海交通大学与OPPO人工智能中心合作的研究首次深入探索了多模态大语言模型的视频空间推理能力提升方法。研究发现传统提示词对小型模型无效，转而采用GRPO强化学习训练法，构建了包含10万样本的VSI-100k数据集。最终，仅20亿参数的vsGRPO-2B模型性能提升12.1%并超越GPT-4o，证明了正确训练方法能够显著释放AI模型的空间理解潜力。

国立新加坡大学Show Lab团队开发的OmniConsistency是一种基于扩散变换器的通用一致性插件，用于解决图像风格化中的一致性问题。该方法采用两阶段解耦训练策略和滚动LoRA银行机制，实现风格学习与一致性学习的分离，有效保留图像风格化过程中的语义、结构和细节。研究团队构建了包含22种风格的高质量配对数据集，并通过定量与定性评估证明该方法达到了与商业模型GPT-4o相当的性能。OmniConsistency具有即插即用兼容性、强大的风格泛化能力和高计算效率，为图像风格化技术带来了重大突破。

NVIDIA在北美放射学会年会（RSNA）推出全新软件并宣布新的合作伙伴，以优化护理质量、渠道和成本。

加州理工学院研究团队开发出名为Kyvo的突破性AI系统，首次实现文字、图像和3D空间信息的统一处理。该系统通过创新的"结构化3D表示法"和"统一token空间"技术，让AI能够同时理解和生成三种不同类型的信息。在四大核心任务（3D渲染、识别、指令跟随、问答）中表现出色，为设计、机器人、AR/VR等领域带来重要应用前景。