如果说世界上有哪个市场迫切需要激烈竞争，自然就是推动AI革命的数据中心GPU市场。目前英伟达几乎就是行业内唯一的神。

Tiny QA Benchmark++（TQB++）是一个超轻量级的大型语言模型（LLM）评估工具，由Comet ML公司的Vincent Koc开发。这套工具仅需几秒钟即可检测LLM系统中的关键故障，与大型基准测试形成鲜明对比。其核心是一个不到20KB的52个精心制作的英语问答集，非常适合快速CI/CD检查和提示工程。TQB++的主要创新在于提供了一个合成数据生成工具包，能够按需产生任何语言、领域或难度的微型基准测试，并预先构建了11种语言的测试包。

太湖农业携手浪潮云洲积极探索数字赋能一二三产融合发展，推动大米全产业链改造升级，以20人管7000亩地，建设大米加工数字化产线，打造“江南味稻”特色品牌，推动产业高质量发展的故事，正在广袤的大地上展开。

假如您的Jetbot小车是从外面采购第三方套件的话，可以跳过本文的内容。如果您是按照jetbot.org原厂的自行组装方式，那么本文所提供的一些细节点，会让您节省很多摸索的时间。

随着近几年微服务与云计算的飞速发展，机器由物理机逐步变为了虚拟机，应用服务由庞大的单体应用逐渐变为了若干个微服务联合组成的应用集群，更新迭代的速度成倍上涨，传统的部署模式已无法满足开发日常更新需求，需要一套适合微服务的管理架构。

5090只要1999刀，核算成人民币不提黄牛或者不能进国内这种事，只要不到1w5就能拿下，香到爆炸好吧。5070只要$549，在老黄的口径上，性能直接与4090相当，关键是，价格只要4090的三分之一啊。

本文将从企业开源应用的方式入手，来厘清思路，进一步明确目标，帮助企业探寻拥抱开源的成功之道。

4月20日，锐捷网络召开2021年智慧教室普教新品线上发布会，将新一代智慧黑板解决方案和三个课堂解决方案正式推向普教市场。作为“教育现代化”道路上先行者与引领者锐捷不忘初心，深耕教育行业，聚焦教学场景，为教学业务实现全面“云化、智化”，筑梦前行。

腾讯优图实验室提出AnoGen方法，仅用3张异常图片就能训练出高精度工业检测AI。该方法通过扩散模型学习异常特征并生成大量逼真样本，在MVTec数据集上将检测精度提升5.8%，为解决工业异常检测中样本稀缺问题提供了突破性方案。

在2019年成功发布20 TB HAMR驱动器的近五年之后，希捷方面终于公布了容量超30 TB的Exos HAMR磁盘驱动器。

没想到解决自动驾驶轮船的疑问，还帮我解决了另一个难题——如何防止树莓派吃灰，现在是时候用 OpenVINO 和神经计算棒去重新部署一下我的 YOLO 模型了。

卡内基梅隆大学与本田研究所日本分部的研究团队通过数据扩充和清洗技术，打造了新一代开源语音模型OWSM v4。研究者们开发了一套三步数据清洗流程，从原始YODAS数据集中提取出166,000小时高质量语音数据，涵盖75种语言。基于此数据训练的OWSM v4模型系列在多语言语音识别、语言识别和翻译任务上大幅超越先前版本，甚至在多个场景中与工业级模型Whisper和MMS比肩。该研究证明，即使在学术资源有限的条件下，开源模型通过有效的数据清洗也能实现卓越性能。

全新的英特尔酷睿Ultra处理器是英特尔"芯粒"架构在客户端计算领域的有效证明。

华为研究团队提出AsyncFlow框架，通过TransferQueue数据管理模块和异步工作流优化，解决大语言模型强化学习训练中的效率瓶颈。该系统实现了平均1.59倍的吞吐量提升，支持多种训练引擎，为大规模AI模型后训练提供了高效可扩展的解决方案。

随着云原生技术的成熟和市场需求的升级，云计算的发展已步入新的阶段，云原生2.0时代已经到来。

香港大学团队提出UniVLA框架，通过"任务中心潜在动作"技术让不同机器人共享技能，无需大量标注数据即可从网络视频学习。在多项基准测试中显著超越现有方法，仅用1/20计算资源就达到更好性能。该研究为机器人跨平台技能迁移和大规模学习提供了新思路，有望推动通用机器人助手的实现。

复旦大学团队提出Sparse-dLLM技术，通过智能缓存管理解决扩散大语言模型速度慢、内存消耗大的问题。该方法采用双向稀疏化策略和延迟更新机制，实现3-10倍速度提升，同时保持准确性和控制内存使用。技术具有即插即用特性，在多个AI测试中表现优异，为AI应用实用化开辟新途径。

香港中文大学团队开发的TR2M系统突破性地解决了计算机视觉中的距离测量难题，通过结合图像和文字信息，让AI既能在各种环境中通用工作，又能给出精确的距离数字。该技术参数量小、效果好，在室内外及医疗场景测试中均表现优异，为自动驾驶、机器人导航、增强现实等应用提供了重要技术支撑，代表了多模态AI融合的重要进展。

新加坡国立大学研究团队提出TPDiff（时间金字塔视频扩散模型），通过在扩散过程中逐步增加帧率的创新策略，实现了AI视频生成50%的训练成本削减和1.5倍推理效率提升。该方法基于视频帧间冗余和扩散过程熵减特性，设计了阶段性扩散训练框架，在保持视频质量的同时显著降低计算复杂度，为AI视频生成的实用化提供了重要技术突破。

本周，年度KubeCon + CloudNativeCon North America 2018大会在西雅图举行，这次活动将让云计算产业有机会评估一下Kubernetes到底发展到什么程度了，此外也探讨了可能阻碍Kubernetes平台发挥全部潜力的各种问题。