元宇宙，已经成为了一个更好的数字化空间，来承载人类未来的生活方式。那么，当元宇宙的大幕徐徐拉开时，我们需要的是什么样的底层技术？在技术的土壤上，将诞生什么样的商业机会？又该如何找到与现实世界协同的落地场景？

The Access Group是英国最大的软件公司，估值近100亿英镑。该公司APAC区域技术总监Rolf Krolke分享了公司在频繁并购活动中如何整合各异IT系统的经验。由于自2017年来年均约10次收购，公司面临存储基础设施分散、维护困难等挑战。目前正推进存储现代化项目，将传统存储设备替换为Pure Storage全闪存阵列，并计划在全球10个数据中心部署数十PB容量，以支持新的Access Evo平台和AI应用。

细心的网友应该已经关注到了，SSD固态硬盘开启了全面的涨价潮，并且多方市场也在唱多存储市场，声称2024年将是存储行业回归景气的元年。

谷歌DeepMind团队开发了革命性的WeatherFormer天气预测模型，这是首个能够同时处理多种天气预测任务的通用AI系统。该模型通过学习全球海量天气数据，掌握了天气系统的基本规律，然后可以快速适应各种具体预测需求。相比传统需要为每个任务单独训练模型的方法，WeatherFormer展现出显著的效率和精度优势，有望为农业、灾害防控、能源管理等领域提供更准确便捷的天气预测服务。

哈工大团队开创性地将3D高斯涂抹技术应用于图片修复，通过连续光斑融合替代传统像素拼接，结合DINO语义理解和分块处理策略，实现了更自然流畅的图片修复效果。该技术能处理20%-60%面积的缺失，在人脸和自然场景修复中表现出色，为图像处理领域提供了全新思路。

本文详细介绍了如何使用Llama.cpp在个人电脑上本地运行大语言模型。内容涵盖了Llama.cpp的安装配置、模型部署、性能优化、量化压缩、推测解码、工具调用等核心功能。文章指出虽然训练大模型需要巨额投资，但运行已训练好的模型在普通硬件上是完全可行的。通过Llama.cpp，用户可以获得无限制的本地AI服务，避免数据上传云端，同时享受更好的性能和更多定制选项。

首尔大学开发的SCALE技术让AI机器人具备了类似人类的"第六感"，能够感知自身的不确定程度并据此调整观察和行动策略。这项技术无需额外训练即可集成到现有机器人系统中，在复杂环境下的任务成功率提升显著，代表了机器人从被动执行向智能适应的重要转变。

本次发布的RedmiBook锐龙系列笔记本，包含RedmiBook16锐龙版、RedmiBook 14Ⅱ锐龙版和RedmiBook 13锐龙版三款产品，全部搭载AMD全新Zen2架构锐龙4000系列处理器，定位年轻群体绝佳的生产力工具。

后疫情时代下企业如何发展？这是时代对每家企业提出的疑问，对此，网易智慧企业依托其 22 年的技术积淀，用“企业成长力”给出了自己的答案。

弗吉尼亚理工大学推出AR-RAG技术，让AI像拼图高手一样在生成图像时动态检索参考片段。该技术突破传统"闭门造车"模式，实现边生成边参考，显著提升图像质量和细节准确性。提供免训练DAiD和优化训练FAiD两种方案，在多个权威测试中创造同规模模型最佳成绩。

ChatGPT是强大的AI工具，能帮助写邮件和头脑风暴，但在某些领域使用它可能造成严重后果。大语言模型可能自信地给出错误、过时或有偏见的信息。在健康诊断、心理治疗、紧急安全决策、个人财务规划、机密数据处理、违法行为、学术作弊、实时信息监控、赌博预测、法律文件起草和艺术创作等11个方面，依赖ChatGPT可能带来真实世界的风险和危害。

总体来说SmartFlow智能云加速引擎实现了硬件加速的分布式SDN系统，解决了传统SDN方案架构僵硬、可编程能力弱、厂商锁定和成本高昂等一系列问题。

Arm控股有限公司（纳斯达克股票代码：ARM，以下简称“Arm”）今日宣布推出Arm终端计算子系统（CSS），以提供领先的人工智能（AI）体验，助力芯片合作伙伴更轻松、快速地构建基于Arm架构的解决方案，并加速其产品上市进程。

莫斯科物理技术学院和人工智能研究所共同开发的AmbiK数据集，专门用于评估大型语言模型处理厨房环境中歧义指令的能力。该数据集包含1000对任务，按照偏好类、常识知识类和安全类三种歧义类型分类，每对包含歧义和无歧义指令、环境描述、澄清问题和答案等完整信息。研究表明，现有最先进的方法在AmbiK上仍面临重大挑战，为相关研究提供了新的发展方向。

戴尔科技宣布，NVIDIA GPU加速的Cloudera数据平台，可以在戴尔易安信的NVIDIA认证系统上使用了。

这项由Gensyn、纳沙泰尔大学和代尔夫特理工大学联合研究的突破性成果，解决了大型AI模型训练中机器故障导致的巨大损失问题。研究团队开发的CheckFree方法无需备份即可快速恢复故障阶段，利用相邻层参数的加权平均重建丢失部分。升级版CheckFree+通过乱序管道执行技术还能处理边界层故障。实验显示该方法在低中故障率下比传统方案快12%以上，为AI训练民主化提供了重要技术支撑。

香港大学团队发布史上最大规模AI绘画推理数据集FLUX-Reason-6M，包含600万张高质量图像和2000万条双语描述，耗费15000个GPU天计算资源。首创"生成链式思维"训练法，让AI学会像人类艺术家般思考创作过程。同时推出PRISM-Bench测评标准，对19个先进模型评测显示闭源模型仍领先，但所有模型在文字渲染等复杂任务上都有改进空间。

近日，“新技术，新安全”——青藤云安全2019年媒体交流会在北京隆重举行，四十多家媒体老师齐聚一堂，共探安全发展与进化之道。

在人工智能领域，大模型因其在理解和生成自然语言方面的卓越能力而备受关注。通过捕捉和再现人类语言的复杂性和微妙性，为使用者提供了与机器进行自然对话的可能性。

我们介绍了EMMA，一个端到端的自动驾驶多模态模型。基于多模态大型语言模型的基础，EMMA直接将原始相机传感器数据映射到各种特定于驾驶的输出中，包括规划器轨迹、感知对象和道路图元素。EMMA通过将所有非传感器输入（例如导航指令和自我车辆状态）和输出（例如轨迹和3D位置）表示为自然语言文本，最大化了预训练大型语言模型的世界知识效用。