随着业务发展、数据量增加，各种规模的企业都在与“设备老化”和“存储能力缺乏”作斗争，根据2018年企业存储论坛(Enterprise Storage Forum)的一项调查，IT和企业领导人已经将这些担忧列为他们所面临的两大存储基础设施挑战。

Apple Vision Pro 头显推出一年后，终于迎来重要更新。VisionOS 2.4 版本引入了 Apple Intelligence、连接应用和访客模式等功能，让设备与 iPhone 和 iPad 的协作更加紧密。这些新功能将显著提升用户体验，使 Vision Pro 更加实用和智能化。

企业普遍认为AI模型需要大量算力，但Hugging Face专家认为应该更智能地使用AI。五个关键策略包括：为特定任务选择合适规模的模型而非通用大模型；将效率设为默认选项，避免不必要的高成本计算模式；通过批处理和精度调整优化硬件利用；推广能耗透明度评级系统；重新思考"更多算力更好"的观念，专注于智能架构和优质数据而非简单扩大GPU集群规模。

今日，戴尔科技集团在北京隆重举行“以科技之名，致敬攀登者”为主题的2020戴尔科技峰会。

微软今天宣布在三个云区域推出新的Azure Ultra Disk固态硬盘存储服务。

想象一下，你正在烤一个复杂的多层蛋糕。传统方法（AdamW优化器）要求你严格按照固定的温度和时间来烘焙，但新方法（Muon优化器）不仅能让蛋糕更快烤好，还能让你更灵活地调整烤箱温度和烘焙时间，同时确保蛋糕的品质始终如一。这就是Muon优化器带来的革新。

本文探讨了如何利用生成式 AI 和大型语言模型来学习和提升谈判技能。生成式 AI 可以作为谈判教练和练习伙伴,提供理论知识的同时还能进行模拟谈判练习。通过与 AI 进行互动对话,用户可以在安全的环境中练习谈判策略,为现实生活中的谈判做好准备。文章还提供了使用 AI 进行谈判练习的具体示例和注意事项。

北大和Rabbitpre AI发起的Open-Sora Plan项目致力于复现OpenAI的视频生成模型Sora。项目包括Video VQ-VAE压缩视频至潜在维度，Denoising Diffusion Transformer去噪，以及Condition Encoder支持多条件输入。特色在于支持可变长宽比、分辨率和时长，通过动态掩蔽策略、位置插值等技术实现高效训练和生成不同规格的视频。

华为在CEBIT上推出了一款功能更强大的高端KunLun服务器，此外还公布了其他硬件和软件的公告。

历经五年预研、两年开发的浪潮智能全闪G2-F系统，最高性能可达260万IOPS，延迟仅为0.5ms，写放大小于1，并提供混合云分层、在线数据压缩、双活等特性，帮助企业应用数据价值最大化，是数字化转型过程中企业数据中心存储平台的理想选择。

香港中文大学（深圳）和上海交通大学的研究团队开发了StreamBP，这是一种用于大语言模型长序列训练的内存高效反向传播方法。通过沿序列维度线性分解链式法则，StreamBP显著减少了存储激活值所需的内存，使最大序列长度比梯度检查点技术提高了2.8-5.5倍，同时保持或减少了计算时间。该方法适用于SFT、GRPO和DPO等常见训练目标，并支持多GPU分布式训练。

虽说这是一个笑话，但要深究的话，好像还真的没毛病，没有规定大象的大小，那我用刚出生的大象不就可以了？

微软推出了新一代高效 AI 模型 Phi-4，可同时处理文本、图像和语音，且计算资源需求大幅降低。其中 Phi-4-Multimodal 仅有 56 亿参数，Phi-4-Mini 仅有 38 亿参数，性能却超越同等规模竞品，甚至在某些任务上媲美两倍大小的模型。这一突破性进展为开发者提供了先进的 AI 能力，有望推动边缘计算和普及 AI 应用。

超越自我，不仅是奥运赛场的追求，在没有硝烟的IT世界，设备迭代，软硬件换新，无一不在合理的成本范围内追求更高的性能表现，更好地为用户创造价值。

卡耐基梅隆大学研究团队通过系统实验揭示了AI长链式推理的关键机制，发现高质量训练数据、精巧奖励设计、合适思考空间和多样化数据是让AI学会深度思考的四大要素。研究表明，通过监督学习初始化加强化学习优化的组合方法，AI能够像人类一样进行分支推理、错误纠正和自我验证，为智能教育、科研辅助和复杂决策等领域应用奠定基础。

10月23日，黑鲨游戏手机Helo在北京上市。

近几年来，在国际产能合作、“一带一路”等政策推动下，以及中国企业经营能力的提升，“走出去”成为不少企业提升市场地位的战略选择。

如今很多企业都严重依赖关于客户、产品、流程、投入和市场的数据，他们越来越需要能够从这些数据中提取信息和洞察的技术人才。但是雇主需要哪些技能？在数据分析方面，无论是什么职位，都有一些技能和素质是雇主要求候选人必须具备的。

我们希望，可以构建出类似英伟达CUDA的机器人生态。

我们希望，可以构建出类似英伟达CUDA的机器人生态。