无论是持续集成/部署、DevOps还是常规软件更新，开源组件在软件开发场景中越来越重要。

Hugging Face团队发布SmolLM2语言模型研究报告，详细阐述了17亿参数小型模型的创新训练方法。该研究通过多阶段精细化训练策略和三个全新数据集(FineMath、Stack-Edu、SmolTalk)的创建，证明了小模型在数据质量优化下可达到优异性能。模型在多项基准测试中超越同规模竞品，为人工智能技术的普及化和可持续发展提供了新的技术路径。

不管是AIOps，还是IBM数字员工，人工智能的时代已经到来。技术最终是服务于人和业务，如何“人为本，更智能”？这里有你需要的答案！

北卡罗来纳大学教堂山分校研究团队提出MEXA框架，通过动态选择和聚合多个专业AI模型来处理复杂的多模态推理任务。该方法无需额外训练，在视频理解、音频分析、3D场景理解和医学诊断等多个基准测试中显著超越现有模型，为AI系统设计提供了新思路。

春季新品发布会上，戴尔科技从底层技术到终端应用的全方位创新得到了全面展示！

EF 作出从本地数据中心迁移到云的战略决策后，首先需要考虑的是如何选择一家能够支持多业务区域和全球发展的云服务提供商。

由于具备了这些“天时地利人和”的条件，近几年来，开源开始“出圈”，从开发者世界大步走进了各行各业的诸多业务场景。

在近日举行的英特尔FPGA技术大会上，英特尔公布了一系列的软硬件创新方案，包括全新可定制解决方案英特尔eASIC N5X、英特尔开放式FPGA开发堆栈（英特尔OFS），加速FPGA市场的发展。

2022年，国务院正式印发《关于加强数字政府建设的指导意见》（以下简称《指导意见》）。

2022年，是「新IBM」整装出发的第一年，麦俊彦说，他对咨询行业的未来发展有100%的信心，对IBM Consulting的能力有持续性的决心。

通过本文，我们将共同了解各顶尖量子计算厂商如何突破这项革命性技术的边界、塑造量子计算的未来。

英特尔公司数据平台集团副总裁、高性能计算事业部总经理Trish Damkroger告诉记者，高性能计算技术是一个非常基础的工具。不管是疫情的防控也好，还是疫苗的开发也好，都与此息息相关，这些工作会产生大量的计算以及其他的需求，高性能计算会被频繁地使用。

2018年10月24日-27日，2018微软技术暨生态大会（Microsoft Tech Summit）在上海世博中心举行，在会上，微软云及人工智能事业部全球资深副总裁Charlotte Yarkoni为大家介绍了Azure基于AI的混合云服务体验。

香港科技大学等院校联合研究团队开发了一种代码驱动的数学问题自动进化系统，能让AI自主创造出比原问题更具挑战性的数学题。该系统采用三个专门代理分工协作，通过编程实验和验证确保生成问题的质量和难度。实验显示96%的生成问题数学正确，且AI能创造出超越自身解题能力的难题，为数学教育和AI训练提供了新的可扩展解决方案。

上海交通大学研究团队开发出革命性AI癌症诊断系统，通过深度学习技术分析50万张细胞图像，实现94.2%的诊断准确率，诊断时间从30分钟缩短至2分钟。该系统不仅能识别多种癌症类型，还具备解释性功能，已在多家医院试点应用。研究成果发表于《Nature Communications》，展示了AI在精准医疗领域的巨大潜力。

近年来，AI（人工智能）技术的发展可谓突飞猛进来。迈入2021年，我们将看到AI带给人类越来越多的进步和繁荣。但需要警惕的是，AI正在被网络罪犯所利用，而且攻击手段变得越来越隐蔽和高明。

过去几年，红帽一直强调物理服务器、虚拟机、私有云以及公共云这四种IT形式之间的相互作用。无论是从竞争态势来看，还是从不断变化的客户需求来看，单一环境都不大可能容易地进行扩展，并适应现代企业的需求。

聚光灯下，硅谷的心脏圣何塞SAP中心的穹顶被全息投影点亮，空气中跃动的比特流编织成"AI工厂"的神经元图腾。“我站在没有退路的舞台，没有预设的剧本，没有提词器的指引，唯有满腹所思亟待倾吐。”2025年3月18日，在GTC 2025大会舞台中央站定，NVIDIA创始人黄仁勋这样说。

早在区块链受到广泛关注之前，诺贝尔经济学奖获得者Oliver Hart就已经开始钻研合约的奥秘。1976年，这位普林斯顿大学的经济学博士开始探索企业如何利用合约进行交互，以及出现问题时会发生哪些情况。

2018年底，V系列年度旗舰荣耀V20正式发布，作为2018年旗舰机的收官之作，这款新品也顺理成章地被很多人纳入新年礼物愿望清单之中。元旦过后，我们也拿到了这款机器，它到底值不值得购买呢?