Google 推出统一安全平台 GUS，整合多项安全产品和服务，包括威胁情报、安全运营、云安全等。该平台由 Gemini AI 驱动，旨在为企业提供全面的安全数据层面，简化安全管理流程，提高威胁检测和响应效率。Google 期望通过这一平台解决企业安全领导者面临的碎片化安全解决方案问题，为用户提供更好的安全成果。

微软全球人工智能负责人沈向洋将亲携微软众多技术大咖亲临微软人工智能大会（Microsoft AI Innovate 2018），与您分享众多最前沿、最实用的AI技术以及最鲜活的成功案例。

研究机构Futurum最近支持发表的一篇研究论文认为，普通硬盘可能比闪存驱动器更加环保。这篇论文指出，最主要的碳排放实际发生在设备制造期间，而闪存驱动器的碳排放实际比普通硬盘更多。

数据中心有哪些运维风险？造成这些风险的原因是什么？跟康普一起了解，智能化的基础设施管理是如何帮你看透网络物理层，有效避免停机风险的。

来自世界各地的日用产品被运送到全球各个角落，让客户可以轻松购买得到，以至于很少思考这其中的运作环节。从在西班牙超市购买的法国香槟，到在英国小商店购买的德国香肠，这已经成为了一种生活方式。

Microchip 推出可配置的配套驱动板系列，使用基于碳化硅（SiC）或硅 （Si）技术的混合功率驱动模块

近日，华为云技术私享会区块链专场——“华为云区块链·释放新能量”在深圳举行。本次私享会上，华为云应用服务专家与区块链专家带来了诚意满满的技术干货，与大家分享区块链技术、应用和企业上云转型的经验，让众多参会者深入了解了区块链的价值。

英国芯片设计公司Arm今天公布了下一代CPU架构发展路线图。

阿里云团队开发出革命性多模态奖励模型Skywork-VL Reward，能同时理解图像和文字并准确评估AI回答质量。该模型在VL-RewardBench测试中达到73.1%准确率，超越所有专有模型，特别在视觉幻觉检测上取得80%的突破性成绩。研究团队构建了19万个高质量样本的训练数据集，采用创新双阶段训练策略，让AI评估变得更加可靠，为构建更智能的多模态AI系统提供重要工具。

青云QingCloud资深解决方案架构师傅帅进行了主题为《案例分享：借助全栈云计算实现业务转型》的分享，介绍了如何在IaaS之上，综合运用PaaS 和 AppCenter能力，快速交付应用实现业务转型。

陈立武的到来，像一颗石子投入平静湖面，激起涟漪的同时，也让人好奇：这位65岁的“半导体老兵”能做到什么程度？

微软研究院团队开发了Phi-Ground模型，解决AI助手无法准确操作电脑界面的关键问题。通过创新的两阶段策略和大规模数据训练，该模型在多项基准测试中创下最佳记录，准确率显著提升。研究涵盖了从数据处理到模型优化的完整技术链条，为构建真正实用的AI助手奠定重要基础，同时也提出了隐私保护等需要解决的挑战。

莫斯科物理技术学院研究发现，大语言模型无需学习词汇语义含义也能实现语言理解。通过使用基于字符视觉形状的冻结嵌入代替传统可训练嵌入，模型在推理测试中表现更佳。研究表明语义理解是Transformer架构的涌现属性，而非来自输入嵌入的语义信息，为AI语言理解机制提供了全新视角。

作为全球领先的新型IT基础设施供应商，浪潮信息正在从算力、算法和生态等方面加速“数实相融”，对此，浪潮信息副总裁、AI&HPC产品线总经理刘军，在IPF2022记者专访会上做了详细阐述。

麻省理工与UMass研究团队开发出"预算引导"技术，解决深度思考AI模型推理过程过于冗长的问题。该方法通过轻量级预测器引导AI按预算思考，在MATH-500测试中比传统方法准确率提升26%，同时将思考词汇减少37%，实现了效率与准确性的双重优化。

在联想创新科技大会2018（Lenovo Tech World）商用技术及解决方案大会上，联想集团副总裁兼中国服务业务总经理戴炜与联想DCG科技业务事业部总经理刘淼，在接受采访时表示：“联想希望我们的服务业务，成为第三波的增长引擎”。

《连线》杂志创始主编凯文·凯利发表了《What is Next》的主题演讲。凯文·凯利被看作是“网络文化”的发言人和观察者，他的书可能大家也很了解，《失控》《科技想要什么》和《必然》等书籍，影响了很多信息科技领域的从业者，人们也经常亲昵地称他为KK，

避撞功能是Jetbot一开始最令人瞩目的功能，因为这是所有小车都必须具备的最基本“自我保护”的能力，而Jetbot没有任何距离传感，只凭着一个CSI摄像头就能完成这项任务，对很多人来说是一件蛮神奇的事情。

全球最大的食品生产商——雀巢（Nestlé）宣布将扩展区块链技术的应用，利用IBM Food Trust区块链项目覆盖该公司的高端咖啡品牌Zoégas。

卡耐基梅隆大学等机构联合发布CameraBench，这是首个专门评测AI理解视频摄像头运动的大规模数据集。研究团队与专业电影摄影师合作，标注了约3000个多样化视频，建立了精确的摄像头运动分类体系。测试发现现有AI模型在理解推拉镜头、跟踪拍摄等运动类型方面准确率仅约50%，但通过专门训练可提升1-2倍，为视频理解和AI电影制作技术发展奠定重要基础。