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专访｜AI浪潮下的“卖水人”：Cloudera解构企业AI的“源”与“治”
在Cloudera的“价值观”中，企业智能化的根基可以被概括为两个字：“源”与“治”——让数据有源，智能可治。
苏州大学团队重磅发现：让AI精准抓住长文重点的“降噪“训练法，8B模型媲美GPT-4o
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法，通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息，在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平，训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题，为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
微软Configuration Manager将改为年度发布节奏
微软正式确认配置管理器将转为年度发布模式，并将Intune作为主要创新重点。该变化将于2026年秋季生效，在此之前还有几个版本发布。微软表示此举是为了与Windows客户端安全和稳定性节奏保持一致，优先确保安全可靠的用户体验。配置管理器将专注于安全性、稳定性和长期支持，而所有新功能创新都将在云端的Intune中进行。
清华大学团队破解AI训练中的“幽灵故障“：为什么大模型训练会莫名其妙地崩溃？
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因：Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积，并提出了动态最大值调整的解决方案，成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题，更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。
aiOla发布Drax模型，在噪音环境中实现可靠的AI语音识别
人工智能初创公司aiOla推出基于流匹配训练技术的语音AI模型Drax，挑战OpenAI和阿里巴巴等巨头。该模型重新定义语音算法训练方式，能在嘈杂环境中准确识别语音，兼顾速度与准确性。相比OpenAI的Whisper和阿里巴巴Qwen2，Drax采用并行流处理技术，速度提升32倍，词错误率仅7.4%。该模型已在GitHub开源，提供三种规模版本。
加州大学圣地亚哥分校发现评估AI模型竟存在致命缺陷：过时基准让先进模型被“误判“
加州大学圣地亚哥分校研究团队发现，广泛使用的AI评估基准存在严重的时间错位问题。在五个主要基准中，24%-64%的时间敏感问题答案已过时，导致掌握最新知识的先进AI模型反而在测试中被误判。这一发现揭示了AI评估体系的可信度危机，对数千项相关研究产生潜在影响，呼吁建立动态更新的评估机制。
Lemony开源动态路由工具可削减85%AI成本
Lemony.ai发布开源工具Cascadeflow，通过动态路由提示到最具成本效益的语言模型来削减AI应用开发成本。该软件采用级联管道，先使用小型廉价模型处理提示，根据质量指标评估结果，不达标则升级到更大模型。初步测试显示85%的提示可用小型模型处理，支持OpenAI、Anthropic等多个模型提供商，仅增加2毫秒延迟。
北京大学联合多所知名高校突破机器人视角转换技术，让机器人通过“想象“获得更精准的操控能力
北京大学联合多所知名高校突破机器人视角转换难题，开发出WristWorld技术，首次实现仅通过外部摄像头画面自动生成手腕视角操作视频。该技术采用两阶段设计——空间重建与视频生成，通过创新的空间投影一致性损失实现高质量视角转换。实验显示生成视频质量比现有方法提升4-5倍，机器人操作成功率提升15%以上，有望大幅降低机器人训练成本并推动精密操作应用。
Vast Data与CoreWeave深化合作，强化AI数据服务基础设施
数据基础设施巨头Vast Data宣布扩大与云数据中心运营商CoreWeave的合作，签署11.7亿美元商业协议，强化VAST AI OS作为云端人工智能工作负载的主要数据基础。CoreWeave运营配备英伟达先进GPU的云数据中心网络，为企业客户提供AI算力服务。Vast AI OS采用"分解共享"架构，支持多种存储类型，提供低延迟数据访问。双方将为客户提供更先进的数据服务，优化数据管道，实现更快速高效的AI工作负载扩展。
斯坦福大学的研究团队开发了一个能够自动生产机器学习竞赛题目的“工厂“——MLE-Smith
这项由斯坦福大学和乔治亚理工学院联合开展的研究开发了MLE-Smith系统，能够自动将原始数据集转换为高质量的机器学习竞赛题目。该系统通过三个智能代理协同工作，建立了严格的三重质量检验体系，已成功生成606个验证通过的竞赛项目。实验证明其生成的题目质量与专家制作的完全等价，平均制作时间仅7分钟，成本0.78美元，为人工智能训练提供了可扩展的自动化基础设施。
爱沙尼亚Leil获150万欧元种子轮融资，助力SMR硬盘海量数据集存储技术发展
爱沙尼亚存储公司Leil获得150万欧元种子轮融资，用于开发基于叠瓦式磁记录硬盘的海量数据集存储系统。该公司的无限冷存储引擎技术能让企业以更低成本和能耗存储PB级数据集，相比始终在线的硬盘可节省高达70%的能耗。该技术基于SaunaFS分布式文件系统，支持SMR和CMR硬盘混合使用，通过智能数据放置和电源管理实现高效存储。
斯坦福大学首创AI视觉模型“边学边考“新技术：让机器在测试时自我提升
斯坦福大学等顶尖研究机构联合开发的TTRV技术首次实现AI"边学边考"，让人工智能在处理视觉问题时能够实时自我学习和改进。该技术通过分析AI多次回答的分布模式来提取奖励信号，结合频率分析和思维集中度控制，无需外部标注数据就能显著提升模型性能，在图像识别中最高提升52.4%，甚至让开源模型超越GPT-4o。
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