本文，针对历经十余年间的漫威电影、电视剧集、短片以及幕后花絮进行一番时间线梳理，包括漫威公司总裁Kevin Feige公布的所谓“无限传奇（Infinity Saga）”年表，其代表着现有漫威作品的最佳观看顺序。

这大概是我从业以来见过最牛、最长的产品介绍PDF，因为全新技术实在太多。

MoDoMoDo研究提出了一种创新的多领域数据混合框架，用于多模态大语言模型的强化学习。研究团队从布朗大学、Salesforce等机构组成，通过整合五个不同领域的视觉-语言数据集并设计可验证奖励函数，成功开发了预测最优数据混合策略的方法。实验表明，优化后的数据混合比传统均匀混合策略提高了5.24%的跨领域性能，比基线模型总体提升20.74%。这一方法解决了多模态任务的异质性挑战，为多模态AI训练提供了新思路。

今儿暂时不推荐机型，而是结合最近的一些热点应用和舆论风向，来和大家唠个嗑儿，希望能对大家有帮助。

时隔SARS爆发后的17年，网上还在经常蔓延“炒冷饭”的谣言，而且还能骗倒大家，说到底，还是因为大众对微生物知之甚少。

高通对中国企业的赋能远不止骁龙移动平台，不止手机芯片，不止OEM厂商，而且，高通对中国移动通信领域之外企业的投资更具前瞻性。

数字化转型早需要从底层架构到上层应用的全面变革，需要结合业务场景进行针对性的判断，需要强大的算力进行云边协同。HPE携手英特尔等合作伙伴用最新的技术、最好的“即服务”交付模式帮助客户跨过难关，也加速业务的创新升级。

戴尔易安信日前正式发布了首款专为边缘计算场景“量身定制”的Dell EMC VxRail D系列超融合设备，并将灵活性、可扩展性和简单性从数据中心扩展到空间受限、远程和恶劣的边缘环境之中。

FuseLIP是一项突破性研究，提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同，FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记，实现了更自然的模态交互。研究证明，这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异，特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务，为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。

北卡大学研究团队推出Bifrost-1系统，通过创新的"补丁级CLIP潜在变量"技术，成功让多模态大语言模型和扩散模型高效协作，实现了既能理解又能创作图像的AI助手。该方法避免了传统技术的高成本训练问题，在保持原有理解能力的同时，以90%的成本降幅实现了与顶级方法相当的图像生成质量，为多模态AI发展提供了全新的"桥接"思路。

CIO应该应关注这五个风险，在这些风险成为影响深远的问题之前寻求补救措施。

今年突如其来的疫情，无疑是对当前经济运营体系能力的一次“大考”，更是企业数字化转型成败的一次重要“试金石”。

一种新的AI基础设施诞生了，它就是：人工智能计算中心。

AI正在发展转型，无论是作为技术本身还是关于这种技术的使用方式。越来越多的企业把AI试水项目带出实验室，进行大规模的部署，其中一些企业获得了显著的好处。不管围绕AI有怎样的不确定性，忽视AI的潜力，都会让那些仍在以旧方式运营业务的企业面临潜在风险。

上海交通大学等多所院校联合开发的DreamVLA系统让机器人具备了"预知未来"的能力，通过预测动态变化、空间结构和物体语义来指导行动，在真实世界测试中达到76.7%成功率，在模拟环境CALVIN基准中创下4.44平均任务长度新纪录。该系统采用分块注意力机制协调三种预测能力，并使用扩散变换器从噪声中生成精确动作，代表了从"反应式"向"预测式"机器人智能的重要突破。

2月25日，UCloud优刻得互联网事业部研发总监裴志伟进行了主题为《疫情之下，如何平稳从“线下”过渡到“线上？”》的在线直播课程，讲述了如何快速构建高质量在线课堂，本文根据其课程进行整理，希望对大家有所帮助。

进入2022年，数据治理领域将出现新老玩家全面入局，新挑战与老问题共同推动数据治理实践向前发展的趋势。

MongoDB 4.2通过支持分布式事务、通配符索引、自动重试和修改分片键等让开发变得更快速；通过新的物化视图、Kafka连接器和对Kubernetes的支持以及客户端加密等，让应用变得更健壮；通过新的在线索引方式、更快的初始化速度等让运维工作变得更轻松。

华为云DevCloud凭借领先的产品能力、卓越的本地化服务能力、完善的生态体系以及前瞻的战略规划进入了领导者（Leaders）象限，在市场表现与现有能力两大维度均排名第一，全面领跑DevOps云服务市场。

伊利诺伊大学研究团队提出DynamicRAG框架，通过动态重排序器和强化学习技术，让AI系统能根据问题复杂度智能调整参考文档数量和排序。该系统在七个知识密集型数据集上表现优异，显著提升了问答准确性和效率，为构建更智能的AI助手指明了新方向。