Panasonic Industry Europe 与 DigiCert 合作，将 DigiCert Device Trust Manager 集成至 PAN-MaX 服务，实现 Matter 设备自动认证，加速智能家居产品安全、合规生产，助力制造商抢占市场先机。…详细

智能家居物联网自动化认证

戴尔科技的存储和网络弹性更新以更强性能和更高效率帮助客户存储并保护关键数据…详细

本文探讨了人工智能如何通过重构内在情感、认知和外部社交、社会结构，既可能扩展也可能限制我们的自由，呼吁以人为本、主动掌控AI未来。…详细

人工智能生成式 AI多维自由框架

这项研究探索了如何通过"LLM情境调节"和"持续工作流程提示"技术来提高大型语言模型在验证化学分子式时的准确性。研究者发现，普通提示方法往往不可靠，因为LLM倾向于自动"纠正"错误而非指出它们。然而，通过精心设计…详细

人工智能多模态分析化学验证

戴尔在 Dell Technologies World 会议上宣布更新 PowerScale 和 ObjectScale 存储系统，并推出多项 AI 工厂创新，与 Nvidia 深度协同，加速企业级 AI 部署与数据处理。…详细

人工智能分布式存储新型系统架构

复旦大学研究团队开发的uLLSAM模型成功将多模态大语言模型(MLLMs)与分割一切模型(SAM)结合，解决了显微镜图像分析的跨域泛化难题。通过创新的视觉-语言语义对齐模块(VLSA)和语义边界正则化(SBR)技术，该模型在9个领域…详细

人工智能生物医学图像分析显微镜图像分割

戴尔技术推出新解耦模式，融合传统三层架构灵活性与超融合便捷性，通过Dell Private Cloud等产品优化数据中心管理，加速云服务及AI应用转型。…详细

云计算超融合技术分解式基础架构

斯坦福大学等机构研究团队利用强化学习训练大语言模型，使其能够优化汇编代码性能。研究构建了8,072个程序的数据集，并通过近端策略优化(PPO)训练模型生成既正确又高效的汇编代码。实验表明，训练后的Qwen2.5-Coder-…详细

大语言模型代码优化强化学习

这项研究提出了一种改进的声乐效果风格迁移方法，通过在推理时间优化过程中引入高斯先验知识，解决了传统ST-ITO方法忽视参数合理性的问题。研究团队基于DiffVox数据集构建了专业效果器参数分布模型，将风格迁移转化为…详细

人工智能音频处理风格迁移

香港大学研究团队开发的MatTools是首个全面评估大语言模型在材料科学工具应用能力的基准测试框架。研究发现通用型大模型（如GPT-4o）显著优于专业材料科学模型；AI生成的文档作为检索源比原始代码或官方文档更有效；…详细

材料科学大语言模型基准测试

CheXGenBench是爱丁堡大学和三星AI中心研究团队开发的首个全面评估合成胸部X光片的基准框架，从保真度、隐私风险和临床实用性三方面对11种文本到图像生成模型进行评估。研究发现现有评估方法存在重大缺陷，特别是在衡…详细

医学影像生成合成数据评估人工智能医疗应用

这篇论文提出了一种名为SymMark的多功能共生水印框架，打破了传统大语言模型水印技术中鲁棒性、文本质量和安全性之间的权衡困境。研究者通过创新性地结合逻辑基础和采样基础水印方法，提出了串行、并行和混合三种协同…详细

人工智能水印技术大语言模型

本研究提出了双头优化（DHO）框架，一种解决视觉-语言模型知识蒸馏中梯度冲突问题的创新方法。通过设计两个独立的预测头分别学习标记数据和教师信号，DHO有效缓解了传统单头方法中的梯度冲突，提升了特征学习质量。实…详细

视觉-语言模型知识蒸馏半监督学习

这篇研究论文介绍了一种名为"Group Think"的创新方法，让单个大型语言模型能够同时扮演多个并行推理智能体，这些"思考者"能在标记级别相互协作。传统多智能体系统通常采用轮流推理方式，而Group Think实现了实时并行…详细

大型语言模型并行推理边缘计算

Mergenetic是一个开源工具库，让研究人员能在普通GPU上进行进化式模型合并。由罗马萨皮恩扎大学和洛桑联邦理工学院研究者开发，它集成了19种进化算法和6种合并策略，支持数据集抽样以减少计算负担，并提供Python API…详细

人工智能模型合并技术进化算法

本研究提出了MuToR，一种通过在输入序列中插入"寄存器令牌"来改进大语言模型训练的创新方法。与传统的"下一个词预测"方法相比，MuToR使模型能够同时预测多个未来词，从而提供更丰富的学习信号。这种方法不需要改变模…详细

人工智能大语言模型多符号预测