在今年CES展会上，自动驾驶、智能出行等汽车相关技术将成为重要主题，而NVIDIA也带了众多重磅发布，要知道自动驾驶已经成为NVIDIA发展迅速的业务。

本文将阐述聊天机器人中对话交互的主要技术，从理解力、拟人、及与人互动三个方面说明当前对话系统面临的挑战。并尝试勾勒出下一代类人对话系统应具备的主要技能。

清华大学和新加坡技术设计大学联合发布了突破性AI写作研究LongWriter-Zero，该模型完全通过强化学习训练，无需任何长文样本即可生成万字高质量文章。实验显示，仅32B参数的LongWriter-Zero在WritingBench和Arena-Write基准测试中均超越了千亿参数级的顶级模型，证明了创新训练方法胜过单纯扩大模型规模的理念。

不论是终端捕捉、边缘处理的“机器看人”，还是累积数据、分析洞察的“机器分析人”，解决存储需求，再联合行业合作伙伴，智慧视频应用场景才能得到大大拓宽。

自动驾驶开发商Nuro与豪华电动车制造商Lucid建立合作伙伴关系，获得Uber投资，共同打造机器人出租车新玩家。Nuro从纯配送市场转向授权自动驾驶技术，Lucid负责车辆制造并集成Nuro硬件设计，Uber拥有并运营车辆。该合作计划6年内生产至少2万辆汽车，主打豪华路线。随着行业竞争加剧，成本控制和差异化服务将成为关键因素。

英特尔旗下的 MobilEye 公司提出了一种独特的"之字形"策略，旨在开发自动驾驶技术并最终实现机器人出租车。该策略结合了 ADAS 系统的改进和限定场景下的高级自动驾驶功能，以期在安全性和适用范围之间取得平衡。这一方法有别于 Waymo 的高安全性优先策略和特斯拉的全面推广策略，为自动驾驶技术的发展提供了新的思路。

毫无疑问，随着进入数据时代，2019年对于技术发烧友和消费者来说都将是激动人心的一年。欢迎关注我们的创新空间博客，让我们一同探索在2019年以及更加遥远的未来，技术将把我们带向何处。

对于最底层的存储介质来讲，谁能提供越来越大的容量以及越来越快速度的SSD，谁能更好的了解并融合人工智能、5G技术，谁就将引领未来存储的走向。

随着AI代码生成工具的广泛应用,企业面临着新的挑战。AI生成的代码可能存在安全漏洞、架构问题和合规风险。为此,企业需要实施严格的验证流程,认识AI在复杂代码库中的局限性,理解AI代码的特有问题,要求开发人员对代码负责,并建立高效的AI工具审批机制。同时,专门的代码分析工具也变得不可或缺。

华为在HUAWEI CONNECT 2018上发布了HiSec华为智能安全解决方案，这是一套基于软件定义安全（SDSec）解决方案架构的端到端ICT基础设施智能安全解决方案，并且华为同时发布了基于AI的新一代防火墙，毫无疑问智能成为关键词。

2022年，在定制家居企业数字化转型过程中，全面体验的提升会成为一项关键指标。

AIGC能极大地推动元宇宙的发展，让人类突破内容生产力枷锁，高效率生成高质量内容，真正进入到的元宇宙之中。

AWS 展示了客户如何运用 Amazon Q Business 生成式 AI 技术提升效率和自动化，从 Zoom、HS Brands 等实例中可见其在企业运营中的实际应用前景。

这项由浙江大学和阿里巴巴合作的研究首次为语音对话AI开发了专业评估系统WavReward，能够同时评估对话内容和语音情感等多维度信息。研究团队还构建了包含30000个样本的ChatReward-30K数据集，涵盖九种声学属性和隐含对话场景，为语音助手质量评估提供了重要工具。

浪潮多年来一直积极推动开放计算发展，是全球唯一的三大开放组织服务器厂商。未来浪潮将与更多行业伙伴一起，持续推进标准产品化、产品通用化，加速开放计算产业化的落地和应用。

DeepReinforce团队开发的CUDA-L1系统通过创新的对比强化学习算法，实现了GPU代码的自动优化，在KernelBench测试中平均性能提升3.12倍，最高达120倍。该系统无需人工专业知识，仅通过执行速度反馈就能学会各种优化技巧，并展现出跨GPU架构的良好泛化能力，为解决当前GPU资源紧张问题提供了新的技术路径。

探索更多应用场景 构建智慧医检生态 培养交叉复合人才

随着国家医疗政策、医改政策、医保政策的改变，也带动着医疗行业的快速变化，同时行业监管和合规要求也日益严苛，食品药品安全要求“四个最严”（最严谨的标准、最严格的监管、最严厉的处罚、最严肃的问责）。

OpenAI内斗的来龙去脉。

大多数公司已经实施或计划在未来实施混合办公模式。然而，支持混合办公模式给IT团队带来了新的挑战。近日，VMware介绍了由数据科学驱动的自主工作空间将如何减轻IT团队的负担。