随着企业之间共享来自促销活动和忠诚度计划的数据，有关客户的背景信息越来越丰富，因此企业就有可能为它的消费者打造全新的个性化产品、服务和体验。

这项研究提出了"力量提示"方法，使视频生成模型能够响应物理力控制信号。研究团队来自布朗大学和谷歌DeepMind，他们通过设计两种力提示——局部点力和全局风力，让模型生成符合物理规律的视频。惊人的是，尽管仅使用约15,000个合成训练样本，模型展现出卓越的泛化能力，能够处理不同材质、几何形状和环境下的力学交互。研究还发现模型具有初步的质量理解能力，相同力量对不同质量物体产生不同影响。这一突破为交互式视频生成和直观世界模型提供了新方向。

在数据中心场，英特尔一直难有对手，尤其是老牌对手AMD疲软后，英特尔在数据中心市场更是毫无压力。

斯坦福大学研究团队开发了MedCaseReasoning数据集，这是首个专门评估人工智能与临床医生诊断推理一致性的开源数据库。现有医疗AI评估标准仅检验诊断准确率，忽视了推理过程质量。该数据集包含14,489个诊断问答案例，每个都附有真实临床推理，涵盖800多种医学期刊。研究发现顶尖AI模型在医疗推理方面表现有限，如DeepSeek-R1的诊断准确率仅48%，推理召回率仅64%。

尽管通过升级iOS系统、提出复议等方式作为回应,但是苹果公司从未停止过市场上任何一款iPhone的销售。在法院裁定的执行陷入僵局的同时,人们不禁好奇,在苹果公司眼中“诉中临时禁令”是什么?

英伟达公司CEO黄仁勋邀请10万名GTC 2020参会者莅临他的厨房。

本文概述了物联网设备安全面临的不断升级的网络攻击风险，讨论了因设备普及和互联带来的漏洞、AI驱动的恶意软件威胁以及供应链风险，并提出了通过风险管理、标准制定和先进防护措施来应对这些挑战的重要性。

双赢才是王道。

无论是AI 1.0还是AI 2.0时代，数据毫无疑问一直都是非常重要的生产要素。尤其是在大模型时代，数据质量直接影响模型效果。对于入局大模型赛道的企业玩家来说，手握优质数据意味着绝对性优势。而明略，则将赛道锚定在了营销领域。

在刚刚结束的Microsoft Ignite 2018大会上，萨提亚再次提及：“我们真正进入了智能云和智能边缘时代，这就是摆在我们面前的机会。”为了适应这一转变，企业需要足够的“技术强度”，而微软的使命就是用最完整、智能和安全的云赋予每个组织“技术强度”。

海南省数据产品超市是集数据“归集共享、开发生产、流通交易、安全保障”为一体的“理念先进、功能齐备、配套完善、管理高效、运营良好”的数据开发利用创新平台，国际性的数据要素流通交易市场，大数据产业孵化平台。

企业用户希望从分布式存储获取哪些能力呢，可以概括为五点：高性能、低成本、高可靠、易管理、易扩展。

想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务，比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考"，一步一步写下大量推理过程，最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断，但同时也带来了一个明显的问题：它太"啰嗦"了，消耗了大量的计算资源和时间。

大部分DeepStream应用演示，都会使用SDK提供的deepstream-app这个非常强大的体验工具，这是从3.x版本就已经开发好的演示应用

在今天的文章中，麦肯锡分析来人工智能技术目前面临的局限障碍以及对应的解决方法。

如今每家公司都在向软件公司转型，在这个过程中，企业IT领导者可以通过听取那些曾经做过这件事的人（他们的厂商同行）的建议来改善数字化成果。

CIO与IT领导者们应当关注哪些安全要点？先从以下四项起步。

预测性分析是一种利用历史数据和先进分析技术来预测未来结果的高级数据分析方法。它结合了统计建模、数据挖掘和机器学习等技术,可以帮助组织准确预测未来趋势和行为,从而做出更明智的决策。预测性分析市场正快速增长,预计到2032年将达到950亿美元规模。

70%的美国民众表示不信任无人驾驶汽车，但72%的中国民众表示信任。即使未来的汽车能够自主驾驶，仍有88%的美国消费者希望拥有自己的私家车，而非使用“无人驾驶”工具（持同样观点的德国消费者占比为82%，法国为76%）。

C2M是个必然趋势，而生产线和供应链的柔性化是重要前提，也是制造业眼下的重点。