作为全球领先的IT解决方案提供商，戴尔科技集团一直秉承“在中国 为中国”的理念，在数字化领域不断开拓领先技术，为企业数字化转型保驾护航。

如果说世界上有哪个市场迫切需要激烈竞争，自然就是推动AI革命的数据中心GPU市场。目前英伟达几乎就是行业内唯一的神。

Tiny QA Benchmark++（TQB++）是一个超轻量级的大型语言模型（LLM）评估工具，由Comet ML公司的Vincent Koc开发。这套工具仅需几秒钟即可检测LLM系统中的关键故障，与大型基准测试形成鲜明对比。其核心是一个不到20KB的52个精心制作的英语问答集，非常适合快速CI/CD检查和提示工程。TQB++的主要创新在于提供了一个合成数据生成工具包，能够按需产生任何语言、领域或难度的微型基准测试，并预先构建了11种语言的测试包。

威斯康星大学麦迪逊分校研究团队开发的DeepEDM框架，巧妙结合动态系统理论与深度学习，让AI像侦探破案般洞察时间序列背后的内在规律。该方法在多项预测任务中表现卓越，特别在处理噪声数据和复杂动态系统方面优势明显，为时间序列预测领域带来理论与实践的双重突破。

太湖农业携手浪潮云洲积极探索数字赋能一二三产融合发展，推动大米全产业链改造升级，以20人管7000亩地，建设大米加工数字化产线，打造“江南味稻”特色品牌，推动产业高质量发展的故事，正在广袤的大地上展开。

假如您的Jetbot小车是从外面采购第三方套件的话，可以跳过本文的内容。如果您是按照jetbot.org原厂的自行组装方式，那么本文所提供的一些细节点，会让您节省很多摸索的时间。

随着近几年微服务与云计算的飞速发展，机器由物理机逐步变为了虚拟机，应用服务由庞大的单体应用逐渐变为了若干个微服务联合组成的应用集群，更新迭代的速度成倍上涨，传统的部署模式已无法满足开发日常更新需求，需要一套适合微服务的管理架构。

NVIDIA研究团队提出了持久强化学习(ProRL)方法，通过超过2000步的长期训练显著提升了语言模型的推理能力。他们的Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B模型在数学、编程和逻辑推理等任务上大幅超越了基础模型，证明强化学习不仅能提高模型利用已有知识的效率，还能帮助模型学习全新的解题策略。研究发现，在基础模型表现最差的任务上，ProRL带来的提升最为显著，挑战了学术界关于强化学习局限性的普遍认知。

5090只要1999刀，核算成人民币不提黄牛或者不能进国内这种事，只要不到1w5就能拿下，香到爆炸好吧。5070只要$549，在老黄的口径上，性能直接与4090相当，关键是，价格只要4090的三分之一啊。

本文将从企业开源应用的方式入手，来厘清思路，进一步明确目标，帮助企业探寻拥抱开源的成功之道。

这项突破性研究由法国瓦雷奥公司联合荷兰高校团队完成，开发出名为Franca的开源AI视觉模型。该模型仅使用公开数据训练，却在图像分类、物体检测、语义分割等多项任务中达到或超越了谷歌、Meta等科技巨头的私有模型性能。研究团队创新性地引入"套娃式"多层记忆系统和空间偏见消除技术，并完全开源了模型、代码和训练数据，为AI技术民主化做出重要贡献。

这项新泽西理工学院与麻省理工学院合作的研究揭示了语言模型水印技术会降低模型对齐性的隐患。研究者发现水印导致两种行为异常：模型要么变得过于顺从而忽视安全限制（防护减弱），要么变得过度谨慎而拒绝合理请求（防护增强）。针对这一问题，研究团队提出了"对齐重采样"方法，通过从多个水印样本中选择最佳回答，成功恢复了模型对齐性而不损害水印检测效果。实验表明，仅需2-4个样本即可显著改善模型真实性、安全性和有用性，为大语言模型的安全部署提供了实用解决方案。

2025年被视为AI产业落地元年，作为国内云计算和AI基础设施建设者和领跑者，阿里云在这一年里携手广大合作伙伴正不断将AI像水和电一样输送到各行各业，加速中国产业智能化进程。

4月20日，锐捷网络召开2021年智慧教室普教新品线上发布会，将新一代智慧黑板解决方案和三个课堂解决方案正式推向普教市场。作为“教育现代化”道路上先行者与引领者锐捷不忘初心，深耕教育行业，聚焦教学场景，为教学业务实现全面“云化、智化”，筑梦前行。

机器翻译越来越好用，但外语学习还是不能停。

腾讯优图实验室提出AnoGen方法，仅用3张异常图片就能训练出高精度工业检测AI。该方法通过扩散模型学习异常特征并生成大量逼真样本，在MVTec数据集上将检测精度提升5.8%，为解决工业异常检测中样本稀缺问题提供了突破性方案。

在2019年成功发布20 TB HAMR驱动器的近五年之后，希捷方面终于公布了容量超30 TB的Exos HAMR磁盘驱动器。

没想到解决自动驾驶轮船的疑问，还帮我解决了另一个难题——如何防止树莓派吃灰，现在是时候用 OpenVINO 和神经计算棒去重新部署一下我的 YOLO 模型了。

卡内基梅隆大学与本田研究所日本分部的研究团队通过数据扩充和清洗技术，打造了新一代开源语音模型OWSM v4。研究者们开发了一套三步数据清洗流程，从原始YODAS数据集中提取出166,000小时高质量语音数据，涵盖75种语言。基于此数据训练的OWSM v4模型系列在多语言语音识别、语言识别和翻译任务上大幅超越先前版本，甚至在多个场景中与工业级模型Whisper和MMS比肩。该研究证明，即使在学术资源有限的条件下，开源模型通过有效的数据清洗也能实现卓越性能。

Sa2VA是由UC默塞德等高校联合开发的突破性AI系统，首次实现图像视频的统一理解与精确分割。通过巧妙融合SAM-2视频分割技术和LLaVA多模态对话能力，Sa2VA能够同时进行自然对话和像素级物体标注。研究团队还构建了包含7万多个复杂视频表达式的Ref-SAV数据集，显著提升了AI在长文本描述和复杂场景下的表现。实验显示，Sa2VA在多个基准测试中达到业界领先水平，为视频编辑、医疗诊断、智能监控等领域带来新的应用可能性。