3月23日,结合对行业的深刻理解和洞察,华为发布了对未来五年数据中心的发展趋势预判,总结出数据中心能源十大趋势

在与高通最终“分手”后，恩智浦高调宣称，“继续做一个快乐的单身汉”。而且，两年来，恩智浦更加深入了解客户需求，业务频频推新。

吉林大学研究团队开发ISEval框架，系统评估10个先进多模态AI模型的输入审查能力。研究发现即使是GPT-4o等顶级模型，主动错误检测率也仅4.71%，普遍存在被动接受错误信息的问题。AI在逻辑错误识别方面相对较强，但对语法错误和条件冲突识别能力极弱。面对图文冲突，大型模型展现动态调整能力，小模型则固守文字偏好。

成立于2001年的Isilon公司从创建伊始即是全球分布式集群存储系统的领导厂商，2006年在纳斯达克上市，2010年因被戴尔易安信收入麾下而在业界轰动一时。

本次对话，中国银行数据资产运营中心处长李东亚、中国农业银行研发中心专家赵存超和浪潮信息存储产品线总经理李辉三位专家，共同围绕金融科技发展的新潮流、新挑战、新底座展开交流，对话由BanTech智库焦卢玲主持。

AGI的核心本质就是将不同的业务流程实现自动化，把人类从枯燥、无意义的业务流程中解放出来，将时间、精力用在商业价值更高的业务上。

DTS三十而立。

上海交通大学研究团队开发了ChartIR方法，通过结构化指导让AI能准确理解图表并生成相应代码。该方法分两阶段：先让AI详细描述图表内容，再通过迭代改进逐步完善代码。实验显示，相比现有方法，ChartIR在图表转代码任务上取得显著提升，为多模态AI应用提供了新思路。

谈及智能助手，对于谷歌来说似乎是坚定不移的理念。

既然，BI市场有着如此惊人的市场潜力，相关的市场玩家也是纷纷“你方唱罢，我登场”。这里面既有传统的BI厂商，也有众多的创新BI玩家。那么，在如此竞争激烈的市场，谁能最终执牛耳呢？

小米LLM-Core团队开源了两款强大的视觉语言模型MiMo-VL-7B-SFT和MiMo-VL-7B-RL，在通用视觉理解和多模态推理领域创下新纪录。仅有7B参数的MiMo-VL-7B-RL在40项评测中的35项上超越Qwen2.5-VL-7B，在OlympiadBench上达到59.4分，超越了参数量达78B的模型。研究采用四阶段预训练与混合在线策略强化学习相结合的方法，处理了2.4万亿个标记。研究发现，预训练阶段纳入高质量推理数据至关重要，而混合强化学习虽提升性能但存在多任务同步优化挑战。

李佳琦的一句“够不够努力”，伤了所有打工人的心，也将我们的视线再次拉回到直播电商，我们发现国内的直播环境早已发生了巨变。

这项来自南洋理工大学和商汤科技的开创性研究，首次系统性地为GUI自动化AI赋予了人类般的自我反思和错误纠正能力。通过创新的三阶段训练框架和自动化数据生成技术，成功让AI学会了识别错误、撤销操作和从失败中学习，在复杂任务上的成功率提升了138%。这一突破不仅推动了GUI自动化技术的发展，更为构建真正智能的AI系统提供了新的范式。

图像自监督预训练极大降低了图像任务繁重的标注工作，节省大量人力成本，而transformer技术在NLP领域的巨大成功也为CV模型效果进一步提升提供了非常大的想象空间。

Agoda拥有庞大的技术规模，包括配置有50万个CPU核心，用于处理每天约2万亿条Kafka消息，其具备的规模和专业知识，可以比许多同行以更低的成本高效地进行IT运营。

一加 Ace 2 Pro 将于 8 月 23 日 10：00全渠道正式开售，起售价 2999 元；一加 Ace 2 Pro 原神派蒙主题礼盒也将于 8 月 30 日10：00正式开售，售价 3599元。

答者为Pure Storage旗下PortWorx云原生业务部门副总裁兼总经理Murli Thirumale。而这篇问答的核心，在于解读组织机构为什么不仅需要存储策略、更需要制定数据策略。

清华大学团队开发了首个能同时理解街景、卫星图、轨迹和地理数据的城市AI系统UrbanLLaVA。通过创新的三阶段训练法和多模态融合技术，该系统在十二项城市任务测试中显著超越现有方法，为智慧城市、导航服务、城市规划等领域带来突破性进展，代码已开源。

云原生所具备的技术价值和业务价值，是初创企业应对不确定性的最佳选择。

本文介绍了一种新的提示方法,旨在充分利用多智能体人工智能系统。随着智能体AI的兴起,我们将面临如何通过提示来调用合适的智能体AI完成任务的挑战。文章探讨了"驾驶员座位"和"乘客座位"两种提示方法,并提供了实际应用示例。同时还介绍了最新的多智能体AI研究进展,包括基于句子嵌入的智能体推荐技术。