这项由13家国际研究机构联合开发的研究介绍了Maya——一个突破性的多语言视觉AI模型。Maya能够用8种语言理解和描述图片内容，包括理解不同文化背景的视觉概念。研究团队通过创新的数据构建方法，将55万个英文样本扩展为440万个高质量多语言样本，并采用两阶段训练策略。Maya在多语言基准测试中表现优异，特别是在阿拉伯语等复杂语言上超越了同类模型，为教育、医疗、旅游等领域的全球化应用开辟了新路径。

戴尔Storage SC7020与Storage SC5020全闪存存储系统，不仅整合了闪存特有的高性能与低延时特性，重新研发了适用于闪存系统的自动分层存储功能、精简快照、无损性能的数据压缩与重复数据消除，以及保证业务连续性的Live Volume等功能

复旦大学团队通过深入分析发现现有长文本AI处理方法存在"光谱盲点"问题，开发出名为Prism的新方法，通过双分支处理高频和低频信息，成功解决了均值池化造成的信息丢失。该方法在处理128K长度文本时速度提升5.1倍，同时保持准确性，为长文本AI应用提供了高效解决方案。

沙特TachyHealth团队开发的32亿参数医疗AI模型Gazal-R1，通过创新的双阶段训练方法在医疗推理任务上超越了12倍大的模型，在MedQA等测试中取得87.1%的优异成绩，展现了精巧训练策略胜过规模扩张的重要启示，为资源有限的医疗AI研究提供了新路径。

微软研究院推出POML标记语言，通过标准化模板解决AI对话格式混乱问题。该系统将内容与样式分离，能根据不同AI模型偏好自动调整格式，测试显示可将准确率提升9倍以上。研究团队开发了配套工具，用户无需编程基础即可创建复杂AI交互场景，为人机高效沟通提供了新方案。

想象一下，如果你家里有两位外国朋友：一位只能听懂你说的话并回答问题，另一位则只能根据你的描述画画，但不能回答你的问题。虽然他们各自都很有才华，但你必须在两人之间不断切换才能完成复杂任务。这就是当今人工智能领域的现状——我们有出色的"理解型"模型（如能看图回答问题的GPT-4V）和"生成型"模型（如能画图的Stable Diffusion），但它们像两个分离的世界，很少能融为一体。

马克斯·普朗克研究所推出GPTailor技术，通过多模型智能融合实现大语言模型25%参数削减的同时保持97%性能，为AI模型高效部署提供新思路。该方法将模型压缩从单一模型"减法"转变为多专业模型"重组融合"，在14项基准测试中显著优于传统压缩方法。

由于排放法规的实施迫使汽车制造商寻求有效降低汽车碳排放量的方法，因此当今许多汽车及其内燃机正在面临转型。

Cosmos能从数据整合、训练再到定制各个开发阶段的，大规模模拟、构建物理世界的基础模型，同时支持自定义微调。

本文探讨如何通过掌握提示工程，优化 AI 指令，提升生成效果与工作效率，从而在快节奏的工作环境中取得竞争优势。

IBM Research AI硬件中心铺开了自己的积极探索计划，不仅致力于提升原始性能，还在着力提升能源效率、模型可扩展性、新应用领域、安全性与可解释性等。

一走进LG的“Style Station”，我一脸懵逼，给虚拟化的人物穿上不同样式的衣服，这不就是小时候玩的“换装游戏”吗?

目前，研究人员们正在探索和研究为什么计算机无法解析某些特定图像。

浪潮云携手合作伙伴和开发者进行的一系列有力举措，推出的大量免费产品功能和平台服务正在助力许多中小企业打赢这场特殊的“生存攻坚战”，这是浪潮所诠释的“担当和责任”，同时也体现了浪潮云与所有同胞同舟共济，共克时艰的决心。

本次测试中，MX7000机箱配备了3个MX740c计算托架和一个MX5016s存储托架。StorageReview对一个MX740c节点的性能进行了评测，该节点配备了2个16核的英特尔®至强®金牌6130处理器以及6个NVMeSSD。

近日，英特尔宣布与蒙特利尔学习算法研究所（Montreal Institute of Learning Algorithms，Mila）展开为期三年的战略研究与创新合作，来自双方的20余名研究人员将专注于开发先进的AI技术，用于应对气候变化、材料研发和数字生物学等领域的全球性挑战。

Black & Veatch首席数字技术官Mike Adams在AI、数据中心和能源转型推动关键基础设施需求的背景下，分享了其20多年领导经验。Adams通过"Mike Drops"等创新沟通方式，将复杂挑战转化为简明语言，促进组织协调。他强调故事叙述在领导中的重要性，通过实例说明数字化能力对关键基础设施的价值，并介绍了"建立滩头阵地"等领导理念，帮助团队挑战现状、推动创新。

纵观人类发展史，我们从未像今天这样受益于人工智能的迅猛进步。

UCLA计算机科学系研究团队提出的"自适应并行解码"(APD)方法，成功解决了扩散大语言模型面临的速度与质量权衡难题。该方法通过动态调整并行生成的词数，结合一个小型辅助自回归模型来评估生成质量，并引入KV缓存和掩码输入限制等优化措施，使扩散模型能在保持高质量输出的同时显著提升生成速度。实验表明，使用APD的Dream 7B模型不仅能达到每秒59个词的吞吐量（比基线提升近6倍），还在数学推理等任务上保持了接近原始水平的准确率，甚至超越了传统自回归模型的速度。

ByteDance智能创作团队推出CreatiPoster，这是一个革命性的AI海报设计系统，用户只需文字描述就能生成专业级多图层可编辑海报。系统采用"双脑"架构：协议模型负责理解需求并制定详细设计方案，背景模型负责创造匹配的视觉背景。支持多种交互方式，包括纯文字输入、图片素材上传、画布编辑等。在与商业平台的对比评估中表现优异，并开源了10万样本数据集，真正实现了AI设计工具的民主化。