面对人工智能芯片这样一个百亿级规模的市场，充满“野心”的企业不在少数，甚至有不少初后起之秀直接“叫板”英伟达。Habana Labs正是其中之一。

即使生成式AI结果失败没有达到引起公众尴尬或诉讼的程度，但仍会抑制企业的风险偏好，使其不愿启动更多的AI项目。

大型语言模型对数据中心基础设施提出前所未有的需求。AI蒸馏技术通过将庞大AI系统压缩为更高效的小型模型，为可扩展性和可持续性挑战提供突破性解决方案。该技术包括教师模型训练、学生模型训练和知识转移三个关键步骤。通过响应式、特征式和关系式等多种蒸馏方法，能显著降低计算成本，推动AI民主化进程，未来可能实现从集中式数据中心向个人设备的迁移。

这篇研究论文介绍了MM-PRM，一种用于增强多模态数学推理能力的过程奖励模型。研究团队首先构建了一个强大的多模态策略模型MM-Policy，然后创建了包含10,000个多模态数学问题的数据集MM-K12。利用蒙特卡洛树搜索(MCTS)框架，他们自动生成了超过70万个步骤级别的标注，无需人工参与。最终的奖励模型在Best-of-N推理设置中显著提升了多个基准测试的性能，包括MM-K12、OlympiadBench和MathVista等。研究还发现软标签、较小的学习率和路径多样性是优化PRM性能的关键因素。

易捷在联络中心启用了生成式AI。过去，分析师需要40分钟才能阅读、理解并撰写电子邮件回复，但使用生成式AI，这个时间缩短到了大约10到15分钟。

回看过去几年，随着5G网络、物联网等技术的蓬勃发展，数据也正以前所未有的速度和规模增长着。

伊利诺伊大学团队开发出ROS-Cam系统，仅需普通RGB视频即可精确重建动态三维场景，无需激光雷达等额外传感器。该技术通过补丁式追踪过滤器、异常值感知优化和两阶段策略，在多个数据集上超越现有方法，处理速度提升2-12倍。这项突破有望让普通用户轻松创建专业级三维内容，在电商、教育、文化保护等领域具有广阔应用前景。

Zendesk在客户体验领域深耕AI技术超过十年，如今客户主导的AI需求推动公司重新思考商业模式。公司推出基于解决方案的定价模式，按AI代理解决的问题收费，与客户成果直接挂钩。亚太及北美CTO Jason Maynard表示，AI不再是业务线倡议，而是董事会级别的战略重点。公司正帮助客户通过自动化改善客户体验并降低成本，目前已有超过1万客户使用其AI产品。

自从接触到产品的功能性测试，作者就一直在思考一个问题，怎么才算是一款好用的产品？

面对混合办公、远程办公带来的流动性以及员工偏好，企业必须升级他们的网络基础设施，以确保员工能够无时无刻保持安全的数字连接，无论他们是远程办公还是回到办公室。

如果古时候有Web3，李太白和苏东坡们，也将成为时代最富有的人之一。

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在日前于加利福尼亚州圣克拉拉召开的以数据为中心的英特尔创新峰会上，芯片巨头重申其致力于在2020年推出10纳米至强处理器以保持自身市场领导地位，同时使其芯片能够真正适应面向人工智能的工作负载类型。

企业用户希望从分布式存储获取哪些能力呢，可以概括为五点：高性能、低成本、高可靠、易管理、易扩展。

NetApp，在Gartner公布的2019年主存储魔力象限中与Dell EMC、Pure Storage、和HPE等排在第一象限。

zip2zip是一项创新技术，通过引入动态自适应词汇表，让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组，显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法，基于LZW压缩算法，允许模型即时创建和使用"超级tokens"，将输入和输出序列长度减少20-60%，大幅提升推理速度。实验表明，现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架，在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间，特别适用于专业领域和多语言场景。

与此同时，我们看到BIM技术在中国建筑施工领域正不断得到普及和深化应用。鄂州花湖机场作为国家级基建项目之一，也是BIM技术在大型基建项目应用的最佳典范之一。

随着生成式 AI 的兴起，企业需要确保数据具备 AI 就绪性。Gartner 预测，60% 缺乏 AI 就绪数据的 AI 项目将在明年被放弃。文章介绍了三个关键步骤：放弃传统 IT 方法、利用 AI 改进数据质量、采用迭代式转型方法，帮助企业建立 AI 就绪的数据基础设施和管理实践。

近日，国家发展改革委联合中央网信办、工信部、财政部等17部门发起了“数字化转型伙伴行动”，百家企事业单位共助中小微企业纾困和转型发展。

台湾大学与NVIDIA合作开发了EMLoC技术，让普通用户能在24GB消费级显卡上训练38B参数的超大AI模型。该方法通过创建智能"模拟器"将训练内存需求降至推理水平，配合独创的LoRA校正算法确保训练效果。这项突破大幅降低了AI模型定制化门槛，有望推动AI技术民主化发展。