这项研究探讨了如何使大语言模型生成的机器翻译体现特定译者的风格特点。研究团队来自格罗宁根大学和米兰-比可卡大学，他们使用PAR3数据集（包含7种语言小说的多译者翻译）进行实验。他们首先验证了译者风格的可区分性，然后比较了提示方法与转向技术在引导模型生成个性化翻译方面的效果。研究创新性地提出了基于稀疏自编码器的对比转向方法，通过调整模型内部表示来引导输出风格。结果表明，该方法在保持翻译质量的同时能有效实现个性化，且对较小模型尤其有效。

[前言] 技术创新要通过赋能千行百业而体现，更需要无数创业者以新思路来呈现。GSMA 5G创新与投资平台（5G IN）推出「创业者说」系列访谈，携手新媒体平台科技行者，分享创业者的创新故事。

中山大学团队针对OpenAI O1等长思考推理模型存在的"长度不和谐"问题，提出了O1-Pruner优化方法。该方法通过长度-和谐奖励机制和强化学习训练，成功将模型推理长度缩短30-40%，同时保持甚至提升准确率，显著降低了推理时间和计算成本，为高效AI推理提供了新的解决方案。

在谈到技术人才招聘时，很多朋友脑海中一定会响起Johnny Lee《寻找爱》的旋律。

“在推进工业互联网的过程中，其实大家最终要去的地方是一致的，只是不同企业擅长的领域不同、起点不同、方式不同，共同的目的都是互联互通。”

这项研究提出了AnytimeReasoner框架，通过从先验分布采样思考预算，优化大语言模型在任意计算资源下的推理能力。研究团队开发的预算相对策略优化（BRPO）技术引入可验证的密集奖励，提升强化学习效率。实验表明，该方法在各种数学推理任务上显著优于现有技术，为资源受限环境下的AI服务提供了更高效的解决方案。

人大团队提出HiRA框架，通过"元推理规划器-自适应协调器-专门执行器"的三层分工体系，让AI像企业团队一样协作处理复杂搜索任务。该系统将高层战略规划与具体执行分离，配备双通道记忆机制，在四个深度搜索基准上显著超越传统方法，为AI系统设计提供了分工协作的新思路。

2025年被视为AI产业落地元年，作为国内云计算和AI基础设施建设者和领跑者，阿里云在这一年里携手广大合作伙伴正不断将AI像水和电一样输送到各行各业，加速中国产业智能化进程。

云计算不仅是企业运营的数字化底座，也是经济发展、疫情防控、社会生活的新型基础设施。云技术和应用模式变化与企业和个人生活息息相关，因此，我们必须持续关注未来发展趋势，寻求最适合自身条件的转型路径。

本文回顾了 Pure Storage 如何利用其元数据引擎、拆分架构及并行处理优势研发 FlashBlade//EXA 系统，实现性能线性扩展，满足高 GPU 训练需求。

数字孪生技术的基本思路，就是在元宇宙中重现现实世界中的对象、过程和环境。

索尼与KAIST联合开发的DesignLab突破了传统AI设计工具的单步生成局限，创新性地将设计过程分解为评审和修改两个角色，通过迭代优化实现专业级PPT设计。该系统采用"逆向扰动"方法构造训练数据，在与商业工具的对比中表现优异，为AI在创意设计领域的应用开辟了新路径。

「 老易说：“如果你羡慕大佬，那你自己就变成大佬。对抗恐惧最好的办法就是直面恐惧，就这么简单。”」

数字化转型对许多公司来说至关重要，但在实施过程中常常出现误区。本文总结了7个常见错误,包括将转型视为纯技术问题、过度依赖第三方、强制推行变革、忽视长远规划等,并提出了相应的解决方案。文章强调,成功的数字化转型需要技术与组织变革并重,重视人的因素,制定全面战略,加强沟通,培养内部技能等。IT部门应成为业务伙伴,参与制定战略,理解业务需求,推动整体转型。

典型的分布式存储具有三大技术特征：一、使用通用x86或ARM存储服务器；二、使用固体硬盘（SSD）以提升IO性能；三、软件定义存储（SDS）

上海交大等机构联合提出ADC方法，通过双人协作的对抗性数据收集策略，让机器人仅用20%的训练数据就能获得更强的环境适应能力和指令理解能力。该方法引入"对抗操作员"在训练过程中制造视觉和语言扰动，迫使主操作员实时调整策略，从而大幅提升数据信息密度和机器人的鲁棒性表现。

英特尔始终致力于让AI更易于使用、更开放、更安全，从而满足全球企业的不同需求。通过Intel Vision 2024大会上公布的全新合作和解决方案，英特尔将在AI浪潮中全力引领创新，让AI为各行各业带来前所未有的价值。

推动IT向上发展势头如何？长期以来，支持业务目标一直是IT的口头禅，但当目标是积极的业务增长时，如何实现这一目标并不总是一成不变的。

瑞士AI联盟发布全球首个真正开源的大型语言模型Apertus，在15万亿字符、1811种语言数据上训练。该模型采用创新的"金鱼损失"技术防止逐字记忆，严格遵循数据合规标准，提供80亿和700亿参数版本。研究团队完全公开训练代码、数据处理脚本等所有技术细节，树立了透明、可信赖的AI开发新标准。

在“开放计算创新论坛”上，来自Intel、三星、浪潮信息、安谋科技、希捷、Credo、阿里云、燧原科技的嘉宾分享了计算架构、芯片、AI、边缘计算、高速互联等领域的新技术、新趋势、新观点，展示了开放计算的创新成果。