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。

“心无旁鹜做业务，率真求实，励志有恒。任正非把这种精神称作‘傻’，我们也是真的有点‘傻’，一旦有了一个目标，会一直坚持做到底。”

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。

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。

商业房地产巨头仲量联行正在拥抱新的“即服务”商业模式。

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。

大部分要学习Triton推理服务器的入门者，都会被搜索引擎或网上文章引导至官方的https://developer.nvidia.com/nvidia-triton-inference-server处（如下截图），然后从“Get Started”直接安装服务器与用户端软件、创建基础的模型仓、执行一些最基本的范例。

“开发运维”（DevOps）一词由“开发”（Development）和“运维”（Operations）组成。虽说长期以来开发运维所使用的软件主要是免费和开源软件，但集成式开发运维平台正成为全球趋势，中国企业也经常使用集成式平台和开源软件来构建自己的开发运维系统。

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。

「“转码”正在成为不那么好找工作的——文史哲、土木、建筑、“四大天坑”生化环材（生化、化学、环境、材料）等专业毕业生们的主动选择。今日推荐后浪研究所（id：youth36kr）一篇文章，程序员依然是高性价比的工作选择。」

人工智能对就业的影响正从预测变为现实。微软、IBM、谷歌等科技公司已因AI自动化裁员数万人，涉及软件工程师、客服、HR等岗位。数据显示今年已有超7.7万人受到影响。虽然WEF预测AI将创造更多新岗位，但目前缺乏大规模再培训计划。入门级和低技能岗位面临更大威胁，可能加剧经济不平等。政府和企业需要制定战略性应对措施，重点培养以人为本的技能。

IBM与NASA合作开发名为Surya的开源AI模型，专门用于预测太阳耀斑和日冕物质抛射等太空天气事件。该模型基于NASA太阳动力学观测站九年高分辨率太阳观测数据训练，在太阳耀斑分类准确性上提升16%。目标是提供两小时预警，保护卫星、电网、通信系统等关键基础设施免受类似1859年卡林顿事件的强烈太阳风暴影响。

AI（人工智能）无疑是 2023 年最热的话题之一，尤其是以ChatGPT为代表的生成式AI。对于AI的态度，1000个人眼中就有1000个哈姆雷特。

在2025年格勒诺布尔Leti创新日大会上，能耗问题成为焦点。随着AI驱动计算需求激增，数据中心规模和能耗急剧膨胀，部分数据中心功耗将达500兆瓦。CEA-Leti启动Resolve计划，目标到2032年实现能效提升1000倍。大会展示了3D集成、光子互连等节能技术，以及无PFAS芯片制造方法。业界呼吁通过先进封装、宽禁带功率器件等实用技术，平衡AI发展与可持续性需求。

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。

华尔街对于OEM及ODM厂商通过销售搭载GPU的系统，从生成式AI热潮当中获利似乎抱有不合理的期望。

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。

这款全新AIU芯片是IBM研究院AI硬件中心投入五年开发出的成果。AI硬件中心专注于开发下一代芯片与AI系统，计划每年将AI硬件效率提升2.5倍，并希望在十年间（2019年至2029年）将AI模型的训练和运行速度拉高1000倍。