一些 GPU 厂商（不是只有 NVIDIA 一家这么做）将将多个 DDR 芯片堆叠之后与 GPU 封装到一起 （后文讲到 H100 时有图），这样每片 GPU 和它自己的显存交互时，就不用再去 PCIe 交换芯片绕一圈，速度最高可以提升一个量级。这种“高带宽内存”（High Bandwidth Memory）缩写就是 HBM。

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。

在第十届中国云计算大会上，袁谊生表示，工业互联网是边缘解决方案加上云上的服务能力。利用工业互联网助力数字化转型，需要具备三大核心能力。

慕尼黑工业大学研究团队首次将"grokking"现象成功应用于真实世界的复杂推理任务，通过巧妙的数据增强策略，让仅有1.24亿参数的小型AI模型在多步推理任务上达到95-100%准确率，超越了GPT-4o等大型模型。更令人惊讶的是，即使训练数据中包含错误信息，也能增强而非削弱模型的推理能力。

在一般意义上不为大众所知的5G故事表面，看那个具体而微的物联世界，其实蕴藏了很多广阔、长远且还未被挖掘的前景。

Kevin Systrom希望解决新闻行业面临的“生存危机”。

世界智能大会始终遵循习近平总书记贺信精神，坚持国际化、高端化路线，“旨在为世界智能科技领域搭建一个交流合作、共赢共享的平台”。

这项由多国顶尖大学联合完成的研究，通过测试六个先进AI模型对近4万幅画作的识别能力，揭示了当前人工智能在艺术鉴定领域的严重局限。研究发现，即使最优秀的AI模型准确率也仅有60%，且无法识别《蒙娜丽莎》等世界名画，同时容易被某些AI生成的仿制品"欺骗"。

REASONING GYM是GitHub团队开发的一个突破性推理环境库，为强化学习模型提供可验证奖励。与传统固定数据集不同，它能生成无限训练数据并调整难度，涵盖代数、算术、认知、几何等100多个领域的数据生成器。研究显示，即使顶尖AI模型在复杂任务上表现也不佳，而专门针对推理训练的模型明显优于通用模型。更重要的是，在一个领域学习的技能可以意外地迁移到其他领域，这为提升AI推理能力提供了新路径。

在这个夏天，拥有“中国血统”的Dell EMC VxRail超融合再次华丽蜕变，其扩展的场景化解决方案，以及跨边缘、核心与云计算的支撑能力，让我们领略了超融合的无限可能。

让“智能+”走下神坛，就像当初的“互联网+”一样，形成最广泛的“新技术+垂直行业业务场景”，从而实现数据与应用的价值最大化。

LangGPT创始者云中江树的双面人生

天下武功，唯快不破，这句话放眼各个领域，仍然都很适用。

本文探讨了生成式 AI 和大型语言模型对人们思维的影响。作者提醒读者,不要过度沉迷于 AI,让它主宰自己的生活。文章通过几个例子说明了人们如何过度依赖 AI,将其视为伴侣,或试图模仿 AI 思维。作者呼吁人们理性看待 AI,不要被其"魔力"所迷惑,而应该充分利用自己的思维能力。

文章回顾了 MySQL 三十年的历程，阐述了这款开源数据库如何依托 LAMP 架构支持互联网发展，以及在 Sun、Oracle 收购与 MariaDB 分叉中的变革与影响。

这项研究介绍了MADrive系统，一种革命性的自动驾驶场景模拟技术。该系统通过一个包含7万辆真实车辆的数据库，能够将普通驾驶录像转换成各种危险场景的高逼真度模拟，为自动驾驶系统提供安全的训练环境。实验表明，相比传统方法，MADrive在多个关键性能指标上都有显著提升，为解决自动驾驶训练数据稀缺问题提供了新思路。

北京大学物理学院团队开发了首个专门评估AI大语言模型物理推理能力的基准测试PHYBench，包含500道原创物理题目。测试发现即使最先进的AI模型准确率也仅有36.9%，远低于人类专家的61.9%，揭示了AI在复杂物理推理中的显著局限性。

2019年Q4，拼多多经营活动产生的净现金流为96.0亿元，较Q3的26.2亿元环比大增。2019年全年，拼多多经营活动产生的净现金流为148.2亿元，对比上一年同期为人民币77.7亿元。

2018年6月3日，由中国IT技术社区CSDN和专注以太坊生态建设的领先企业灵钛科技主办，以太坊爱好者社区、柏链道捷、火星财经、金色财经、Unitimes、区块链大本营协办的「2018以太坊技术及应用大会·中国」大会在北京·悠唐皇冠假日酒店盛大召开。

这项由西班牙Komorebi AI公司发表的研究提出了"可配置偏好调优"（CPT）框架，解决了传统AI只能用固定风格写作的问题。通过合成数据训练，CPT让AI能根据系统指令动态调整写作风格，从正式商务到创意文学都能胜任。实验显示该方法在多个模型上都取得显著效果，为个性化AI应用开辟了新路径。