面对日益复杂的网络威胁和混合IT环境,HPE提供全面的数据保护解决方案组合。通过网络弹性、高性能恢复和集成生态系统,HPE确保从本地到云端的全环境数据安全。解决方案涵盖HPE Alletra存储、Zerto软件、StoreOnce备份…详细
研究显示,拥有专门AI领导者的企业在AI投资回报率上高出10%,创新表现超越同行的可能性增加24%。高AI成熟度组织中45%的AI项目能运行三年以上,而低成熟度组织仅为20%。尽管如此,许多企业仍采用零散的AI应用方式,缺…详细
7月23日,在2025开放原子开源生态大会开幕式上,第三届开放原子大赛正式启动,首批12个赛项同步发布。…详细
英特尔与阿里云基于多年的深度合作,持续为云端算力升级打造夯实基础,推动AI与云原生技术在多元场景的深度融合。…详细
清华大学团队突破性开发"零样本量化"技术,让AI模型在不接触真实数据的情况下完成高效压缩,性能反超传统方法1.7%,为隐私保护时代的AI部署开辟新路径。…详细
这两家公司,一个是向内拷问人性的AI先锋,一个是向外探索物理极限的AI长跑者,却都将事业锚点,落在漕河泾开发区时,一个题目浮现了:这片土地的科创引力从何而来?…详细
普林斯顿大学研究团队开发出"LLM经济学家"框架,首次让AI学会为虚拟社会制定税收政策。系统包含基于真实人口数据的工人AI和规划者AI两层,通过自然语言交互找到最优经济政策,甚至能模拟民主投票。实验显示AI制定的税…详细
南开大学研究团队提出了一种新的3D高斯泼溅重光照方法,通过在高斯原语上直接编码离散化SDF值,避免了传统方法需要额外SDF网络的问题。该方法设计了投影一致性损失来约束离散SDF样本,并采用球形初始化避免局部最优。…详细
微软研究团队开发了STITCH技术,让AI语音助手首次具备了边说话边思考的能力。该系统巧妙利用语音播放时间进行推理计算,在不增加响应延迟的情况下,将数学推理准确率提升近60%。这项突破模仿了人类自然的认知节奏,为…详细
斯坦福大学等机构的研究团队通过理论分析和实验验证,揭示了当前AI大模型训练中广泛使用的RLVR技术存在"无形枷锁"现象。研究发现RLVR主要是在基础模型已有知识范围内进行概率重分配,很难真正扩展AI的推理边界,同时…详细
卡内基梅隆大学研究团队开发了OpenBEATs,首个完全开源的通用音频理解系统。它突破了传统音频AI只精通单一领域的局限,能同时处理音乐、环境声音和生物声音,参数规模达3亿。在25个数据集的测试中表现卓越,特别在生…详细
莫斯科技术大学研究团队推出Balalaika俄语语音数据集,包含2000+小时录音室质量语音,专门解决俄语语音合成中的元音弱化、移动重音、文本规范化和录音单调性四大难题。实验证明该数据集训练的模型在语音合成和增强任…详细
剑桥大学研究团队发布突破性研究,提出通过逆强化学习让AI从人类行为中推断真实意图的新方法。该方法解决了大语言模型训练中的关键挑战,包括缺乏明确奖励信号、计算资源需求巨大等问题。通过观察人类偏好数据而非直…详细
哈工大团队提出SENTINEL框架,通过句子级早期干预和交叉验证机制,将多模态AI的视觉幻觉率从52.7%降至4.3%,降幅超90%。该方法采用域内数据自举策略,无需外部标注,在保持AI通用能力的同时显著提升了图像描述准确性…详细
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