OpenAI与Anthropic推出网络安全、图像与金融新工具
OpenAI推出仅供安全研究人员使用的GPT-6 Cyber模型,并为ChatGPT图像功能提速50%并支持GIF动画;Anthropic则与Plaid合作,推出可接入用户金融账户的Claude财务分析功能,目前为美国付...
OpenAI推出仅供安全研究人员使用的GPT-6 Cyber模型,并为ChatGPT图像功能提速50%并支持GIF动画;Anthropic则与Plaid合作,推出可接入用户金融账户的Claude财务分析功能,目前为美国付...
本周纳斯达克综合指数暴跌5.5%,AI基础设施投资前景受质疑;日本宣布630亿日元网络安全应急计划;美国35个行业团体呼吁国会续签网络威胁信息共享法案;美联邦机构警告工业制冷系统遭黑客攻击。
NVIDIA推出Reshard集合通信原语,将RL训练中的权重同步问题重构为DTensor间的重分片操作,避免传统全量广播带来的冗余传输。基于NeMo RL的基准测试显示,Reshard重同步速度较传统方法提升2.7x至...
文章面向国防、航空航天及能源等受监管制造业,系统介绍资产标签合规要点,涵盖客户标识方案解读、标记材料选择、数据验证、扫描核查及注册报告等环节,强调将标签管理纳入质量体系。
SECO与Peridio宣布合作,将Peridio的Avocado OS引入SECO基于高通Dragonwing平台的产品组合,为机器人及Physical AI团队提供开箱即用的Linux系统,覆盖多款SOM模块,加速从...
意法半导体宣布推出统一STM32微控制器平台,覆盖工业、汽车及机器人应用,同时新增STM32A系列,面向高安全及汽车市场。首批三款STM32A芯片已向客户送样,预计2027年全面供货。
英飞凌发布全新AURIX RC1微控制器平台,这是其首款采用开放标准RISC-V架构的汽车MCU。该平台面向软件定义汽车与Physical AI,最多集成12个32位处理核心及40MB嵌入式内存,预计2027年上半年提供...
Meta宣布无限期暂停原定于11月20日生效的商业条款更新。该条款曾被法律专家警告将允许Meta绕过robots.txt限制、大范围抓取外部网站内容用于AI训练。此前,巴西、挪威法院相继发出禁令,英国监管机构也启动正式调...
Meta为其Muse AI助手推出"spaces"功能,用户可通过对话创建购物、日程、音乐追踪等定制化应用界面,支持实时数据更新、内容编辑及侧边栏管理,同步上线专项Wonder AI模型。
NVIDIA开源的Aerial无线软件与Sionna工具套件在过去一年内开发者采用量增长10倍,累计下载超100万次,全球逾8000家研究和学术机构使用。研究人员借助这些工具在机器人通信、AI接收器、基站节能及网络仿真加...
宝马为2027款iX3、i5和i7电动车推出公共充电促销,买家或租赁者可获500美元充电积分,其中300美元适用于ChargePoint、EVgo等15家充电服务商,另200美元限IONNA使用,并附赠IONNA一年免费...
AWS应用AI解决方案高级副总裁Colleen Aubrey表示,企业不应为AI单独发明新指标,应以库存、解决率、招聘周期等现有业务指标衡量AI价值。她以Amazon Connect为例,建议企业聚焦最痛决策点而非追求功...
前Rockstar技术总监Obbe Vermeij表示,AI辅助反编译工具可能将GTA VI的PS5版本快速移植至PC,这一威胁或促使Rockstar缩短官方PC版的等待时间。据报道,GTA VI官方PC版目前预计于20...
Ramp经济学家数据显示,8至9月AI代币支出仅增长1.5%,远低于7月的42%,价格战与用户精细化管理压缩了OpenAI、Anthropic收入增长。Anthropic估值已从2万亿美元跌至约1.2至1.3万亿美元,I...
美国EIA预测2026年商业用电量将超过居民用电,AI数据中心扩张和电气化加速推动需求集中爆发。文章指出,电网规划须从总量预测转向精细化定位分析,结合DERMS等技术协调分布式资源,实现基础设施投资与实际需求的动态匹配。
美国光伏结构平衡系统供应商ARRAY Technologies与电气平衡系统供应商Shoals Technologies Group宣布全股票合并,Shoals股东将以1.6931比1换取ARRAY股份,合并后持有约65...
西湖大学团队提出MetaKernelBench,首次系统测试AI在GPU内核优化中跨编程语言复用经验的效果,发现经验转移效果取决于源头水平相对接收方的高低,而非经验本身对错,揭示知识转移中的相对性规律。
本文介绍UTT方法,通过师生模型多轮互动,把强模型相比弱模型的知识差距提炼成一份文本教材Primer,无需训练参数即可让弱模型大幅提升代码生成和数学推理能力,且可跨模型复用。
这篇论文提出QuantMLA,针对大模型MLA架构中长期被忽视的RoPE位置缓存压缩问题,通过路径专属的离线融合变换和误差分析,首次实现内容与RoPE缓存联合INT4压缩,显存压缩3.59倍,服务吞吐量提升5.168倍。
本文解读了MOTIVE框架,它通过五种互补的验证视角检查视觉语言模型的候选答案,训练出一个可靠性分数来指导模型判断何时该接受答案、何时该重新思考,实验显示该方法在五个基准上显著超越现有自我验证与自我纠错方法。