据事件响应与安全团队论坛年度漏洞报告预测，2026年通用漏洞披露数量将超过5万个，上限可能首次达到11.8万个。报告显示，现实情况下7万至10万个漏洞披露完全可能，中位数约为5.9万个。这一增长主要归因于开源软件快速采用和AI工具在漏洞发现中的应用。组织需要扩展安全运维能力，战略性优先处理漏洞响应和补丁管理，重点关注对特定IT环境风险最大的缺陷。

日前，数据观从数博会执委会获悉，2021年图灵奖获得者杰克·唐加拉（Jack J. Dongarra）确认线上出席2023数博会，并在开幕式上围绕“高性能计算和大数据”话题作主旨演讲。

Adobe研究团队开发的4D-LRM系统实现了从稀疏多视角图像重建动态4D场景的突破。该技术采用统一的时空表示学习方法，通过Transformer架构直接预测4D高斯基元，能在1.5秒内重建24帧动态序列。在多种相机配置下表现优异，为AR/VR、影视制作和机器人学等领域提供了新的技术可能。

华中科技大学开发的PixelHacker是一款革命性AI图像修复系统，通过创新的"潜在类别指导"方法，只需区分前景和背景两大类别，就能实现近乎完美的图像修复效果。该系统在1400万张图像上训练，采用门控线性注意力机制，在多个国际标准数据集上全面超越现有方法，修复效果自然到几乎看不出痕迹，为个人用户和专业领域提供了强大的图像处理能力。

《Veeam 2023年云保护趋势报告》指出了推动IT领袖们改变云托管工作负载在生产和保护中的相关策略、角色和方法的原因

ZeroEntropy团队提出zELO训练方法，借鉴象棋ELO评分系统，通过AI模型两两比较文档相关性来训练重排序器。该方法避免了传统人工标注的高成本问题，训练出的zerank模型在多个领域测试中显著超越商业竞争对手，同时开源了模型权重和训练工具，为AI搜索技术发展提供了新的训练范式。

蚂蚁集团等机构联合发布LLaDA2.1，这是一项突破性的AI文本生成技术。该技术创新性地引入了"边写边改"机制，让AI在快速并行生成文本的同时具备实时编辑修正能力。通过双重信心阈值设计，模型可在极速模式和质量模式间灵活切换。在代码生成任务中，1000亿参数版本达到892 TPS的惊人速度，相比传统方法提升数百倍，为AI写作工具的发展开辟了新方向。

华中科技大学研究团队开发的LaTCoder通过"分而治之"策略解决AI网页代码生成中的布局保持难题。该方法将复杂网页设计分割为小块，逐块生成代码后智能拼接，在多个评估指标上显著优于现有方法。团队还构建了更具挑战性的CC-HARD数据集，为行业提供了新的测试标准。这项技术有望大幅降低网页开发门槛，推动设计到代码的自动化转换。

香港理工大学等机构研究团队发现扩散语言模型存在"早期答案收敛"现象：高达99%的问题在推理中途就已得出正确答案，却仍继续无效推理。基于此发现，团队开发了Prophet方法，通过监控AI推理信心动态决定提前停止时机，实现3.4倍推理加速且几乎不损失准确性，为AI文本生成效率优化开辟新方向。

一周之前VMware收购了Bitfusion以便为运行机器学习工作负载的客户提供更好的支持，一周之后，VMware公司又进行了人工智能领域的战略收购。

当今对于那些制作和喜爱音乐的人来说是一个充满活力的时代。数字革命使得音乐创作手段平民化了：任何人都可以录制声音，可以与世界各地的任何人分享。

微软推出了一种名为ION（Identity Overlay Network）的开源去中心化网络，旨在利用现有的区块链来验证和管理身份。

据报道，英特尔已经收购了以色列数据科学初创公司Cnvrg.io，后者可以帮助团队创建和运行机器学习模型。

最近《Gartner十大战略技术趋势报告（2025）》正式出炉，人工智能众望所归成为焦点，在多个趋势中得到了充分体现。

Arm宣布推出Arm Mali-C78AE ISP，为其专为汽车应用的性能和安全而设计的IP产品组合再添新成员。

马里兰大学研究团队首次使用舍恩菲尔德情节理论分析AI推理过程，发现先进AI模型的思考模式与人类学生解题过程惊人相似。通过对3000多个句子的详细标注，研究揭示了AI在七种思维模式间的转换规律，为理解AI"黑盒"提供了科学框架，并实现了80%准确率的自动化分析。

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校研究团队开发的Steer2Adapt系统，通过"向量配方"方式让AI快速适应新任务。该方法预构建基础向量库，通过智能搜索找到最佳组合配比，避免了传统方法的高成本训练。在推理和安全两大领域的9个任务测试中，平均性能提升8.2%，仅需12个样本即可完成适应，具有出色的效率和透明度。

戴尔官方企采中心 “0元试用 无需归还”活动来咯。

在新冠疫情期间，很多CIO成为走在引领前线的人，因为他们加速了企业组织的数字化转型，在疫情期间和遭受经济冲击时能够幸存下来。

IBM Cloud Pak for Data 的联邦学习技术可以跨多个分散的边缘设备或 具有本地数据集的服务器训练算法，而无需传输它们。