Hammerspace通过现有NVMe存储最大化GPU使用率。随着AI计算在混合云和多云环境中扩展，基础设施团队面临着加速洞察时间同时最大化GPU投资的压力。Hammerspace Tier 0将GPU服务器集群内的本地NVMe存储转换为超高速共享…详细

人工智能存储技术性能优化

Ciena副总裁兼首席数字信息官Craig Williams分享了光网络和高速连接提供商如何应对AI挑战。他指出这一转型过程"既令人兴奋又让人谦卑，没有既定的变革模板"。Williams团队已评估超过250个AI创意，并将最有前景的项目…详细

人工智能多模态技术AI编程辅助

Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代在峰会上警告AI行业存在泡沫风险，暗示某些竞争对手采取过于激进的策略。他提到一些公司存在"YOLO"心态，进行大规模循环投资，可能因时机判断错误而面临风险。阿莫代强调，虽然技术…详细

人工智能风险管理商业策略

雅虎在其体育应用中推出了名为"比赛解析"的新功能，利用AI模型自动生成比赛快照。该功能包含三个核心部分：比赛摘要、重要比赛片段流和后续问题提示。AI模型不仅挖掘统计数据，还试图理解比赛的情感层面和人文故事。…详细

人工智能自然语言处理实时数据分析

阿里云正在携手伙伴将AI像水电一样输送到各行各业，而像奇奇科技这样的生态“毛细血管”，必须具备将这些“水电”接入企业“最后一公里”的能力。…详细

阿里云奇奇科技AI云

联想集团在AIE 上，集中展示了混合式AI战略下的系列创新成果，凭借在个人AI领域的突出表现，接连荣获两项行业重要奖项。…详细

浙江大学研究团队提出金字塔稀疏注意力技术，通过模仿人类视觉的自适应处理机制，为不同重要性的视频信息分配不同精度的计算资源。该方法在保持视频质量的同时将计算量降低至35%，在视频生成任务中即使在91%稀疏度下…详细

人工智能稀疏注意力视频处理

KAIST研究团队提出SAFE框架，解决大语言模型合作中的关键问题。通过主厨+助手分工模式，SAFE只在必要时触发模型合作，避免传统方法的"事事商量"低效模式。该方法基于语言兼容性和意见一致性两大判断标准，在数学推理…详细

人工智能大语言模型协作优化

北京大学团队开发了革命性的AI图像编辑训练框架Edit-R1，通过让多模态大语言模型充当"导师"实时指导AI学习，突破了传统训练方法的局限。该框架在权威测试中全面超越现有技术，让AI能像人类一样理解编辑指令。这项技术…详细

图像编辑多模态大语言模型强化学习

浙江大学研究团队开发了XKG（可执行知识图谱），这是一个革命性的AI系统，能够自动复现科研论文中的实验结果。XKG通过将技术概念与可执行代码直接关联，解决了传统AI系统只能生成粗糙代码框架的问题。在PaperBench测…详细

人工智能可执行知识图谱科研复现

中科院团队提出EliCal框架，通过两阶段训练解决大语言模型诚信对齐难题。该方法仅需0.18%的标注数据就能达到传统方法98%的性能，并在未见任务上表现优异。研究还构建了包含63万样本的HonestyBench基准数据集，为AI诚…详细

人工智能诚信对齐大语言模型

微软亚洲研究院团队提出深度自进化推理方法，让80亿参数的小型AI模型通过反复自我验证和改进，在数学推理任务上超越6000亿参数的大模型。该方法基于马尔科夫链理论，通过多轮迭代让模型深度思考，成功解决了5道原本无…详细

人工智能深度学习新型算法

Hugging Face联合多所顶尖大学发布FineVision数据集，这是目前最大规模的开源视觉语言训练数据库，包含2400万个高质量样本。通过创新的半自动化处理流程和严格的质量控制，该数据集显著提升了AI视觉理解能力，使开源…详细

人工智能计算机视觉开源数据集

亚马逊研究团队发现大型推理模型存在严重的"推理分心"安全漏洞：攻击者通过在输入中嵌入复杂干扰任务，可让顶级AI系统准确率下降60%。研究揭示了三种攻击模式，发现强化学习训练反而会增加脆弱性，并提出了有效的防御…详细

人工智能推理分心攻击防御训练方法