美国消费者越来越不愿意与聊天机器人聊天，人们对人工智能作为关键业务组成部分的期望越来越高，由于部署这项新技术导致员工技能差距越来越大。

对企业来说，最重要的是要在技术引进和成本管控之间保持良好的平衡。

在本期的突破性分析中，我们想分享一下我们对数据业务状况的评估。我们将介绍一下数据网格的概念，并以一个领先的金融机构——摩根大通的一个部门为例，介绍他们是如何运用这种相对比较新的理念，面向下一个十年调整其数据架构的。

在今年的开放计算项目峰会上，英伟达宣布Meta和Oracle将采用其Spectrum-X以太网平台，这是专为AI工作负载打造的系统，可将数百万GPU连接成统一架构。该平台专门为大规模AI工作负载设计，声称网络性能比传统以太网提升1.6倍。Meta将其集成到开放交换系统中，Oracle则用它构建千兆级AI工厂，标志着网络已成为AI时代的新操作系统。

我们正处于一个10到15年产品周期的最开端。

波士顿大学研究团队开发的DORI基准测试从四个维度评估多模态大语言模型的物体方向理解能力：正面对齐、旋转变换、相对方向和规范方向感知。研究评估了15个最先进模型，发现即使最佳模型在粗粒度任务上的准确率也仅为54.2%，在细粒度方向判断上更低至33.0%，与人类表现相差近30%。结果表明当前模型在精确角度估计、多视角追踪和理解复合旋转方面存在系统性缺陷，反映了它们内部3D空间表示的根本局限，为未来模型设计提供了明确方向。

这是最好的时代，也是最难的时代。

数字化转型已经成为行业共识，而汽车行业在“四化”趋势下也在迎来转型机遇。神州数码与高科数聚基于对“数云融合”的高度共识，面向汽车行业推出创新方案，赋能行业客户数字化、数据化、数智化全面价值提升。

为了解答云+AI+5G时代命题，华为云推出了All-Connect企业级云网络，为企业搭建了一座通向万物互联时代智能升级的桥梁。

作为CIO，你所做的很多事情都是设计东西，这个时候你就不会去监督其他设计东西的人，或者，这个时候你就不会去确定每个人设计的东西是否按照应有的方式组合在一起。

为了更好地保障数据安全，2019年，立华股份将目光投向了业界最好的数据保护管理厂商。

一个平静周末，我正在看书，微信突然震动了起来。原来是我发小，“暴发户”吴知，高中辍学在电脑城做组装电脑学徒工，多年后成了IT设备代理商老板。

微软和人民大学联合开发的CoRAG系统让AI学会了多步骤推理，像侦探破案一样逐步收集信息解答复杂问题。该系统通过训练AI进行分步搜索，在多跳推理任务上比传统方法准确率提升10个百分点以上，并首次在KILT基准测试中创造新纪录。用户可根据需求选择不同计算策略，平衡性能与成本。

WiFi 6和5G都在不断发展，可谓各有所长。要在两者之间做选择，需要考虑下列因素。

Matter、FAST 还有 Stable Diffusion，这都是些什么？搞清它们的定义，才能跟上 2023 年的最新趋势。

在近日举行的Create 2024百度AI开发者大会上，百度智能云正式发布新一代智能计算操作系统——万源，通过对AI原生时代的智能计算平台进行抽象与封装设计，为用户屏蔽掉云原生系统与异构算力的复杂性，提升AI原生应用开发效率与体验。

“鸿源初辟，蒙地始开。承星履草，东方既白。”

北京大学团队提出ReLIFT方法，巧妙结合强化学习与监督学习优势。该方法让AI在常规训练中自主练习，遇到最难题目时自动获取高质量指导。实验显示ReLIFT在五个数学竞赛测试中平均提升5.2分，仅需传统方法13%的教学数据，生成答案长度减少近10倍，为AI突破能力边界提供新路径。

OpenAI研究团队创建了SWE-Lancer基准，通过1400多个来自Upwork的真实软件工程任务（总价值100万美元）评估AI编程能力。测试包括个人编程任务和技术管理决策，使用专业工程师编写的端到端测试进行评估。最佳AI模型Claude 3.5 Sonnet成功率达26.2%（编程）和44.9%（管理），总共赚取20.8万美元，展现了AI在软件工程领域的潜力和局限。

该奖项反应了，在过去的一年数据库领域中,新出现的极具潜力的数据库产品。