中国企业真正的上云之路应该是从IaaS开始的，尤其是云主机是很多企业上云的首选，其实，IaaS并不是所有场景都合适，用PaaS模式可能更为经济、弹性更好，而且灵活。

可以大胆一点说，SUSE 未来三年很有机会把业务翻一番。

“云上有个双全法，独享算力又省心”。在企业上云过程中，企业往往希望既有公有云弹性扩容、易于维护的优势，也能拥有自建数据中心安全稳定，性能独享的特点。

几乎每一个行业都在讨论大模型，每一个行业巨头都在训练大模型，人工智能已然进入了大模型主导的时代

这大概是我在家SOHO半个月，用到次数最多，存在感最强的一款远程办公音频工具——Poly Sync 20+智能扬声器。

创新才是数字化转型的本质，开源也正是凭借其带来的先进的数字化技术手段和有助于创新的企业文化成为推动数字化转型的主要力量。

上海交通大学团队提出SODEC图像压缩技术，突破传统扩散模型压缩速度慢、保真度差的限制。通过单步扩散处理、保真指导模块和比特率退火训练策略，SODEC实现比传统方法38倍的速度提升，同时在图像质量各项指标上超越现有最先进方法，为多媒体应用提供高效解决方案。

玩物不一定丧志。

这篇研究论文展示了以物体为中心的表征(OCR)如何提升机器人操作的泛化能力。法国中央工学院的研究团队对比了全局、密集和基于OCR的视觉模型在模拟和真实环境中的表现，发现OCR方法(特别是VIDEOSAUR*)在各种视觉干扰条件下表现最佳。研究通过在机器人数据上预训练和加入时间动态信息，使OCR模型能像人类一样感知物体，而非混杂像素，为未来机器人视觉系统设计提供了新方向。

初创企业Swarm公司已经向联邦通信委员会提出申请，要求发射由150颗小型卫星构成的物联网星座体系。

浪潮信息，正手握“匠心”的魔法棒，在服务器的“方寸之间”，施展着“点石成金”的秘术。

近日在美国拉斯维加斯举办的Black Hat 2023网络安全大会期间，有多位演讲者都谈到了快速变化的AI领域，特点就是问题多于答案。

SAP全球CEO柯睿安（Christian Klein）在马德里蓝宝石大会拿出了 “飞轮效应”理论，讲述起企业如何通过AI、数据和应用协同驱动，释放持续增长动能。

Zebra 将继续在硬件产品组合中添加软件和解决方案，对各种平台实时数字化、重新设计端到端工作流程并创造分析洞察。

微软研究院新提出的"奖励推理模型"(RRM)为大型语言模型开创了全新评估方式。传统奖励模型对所有问题使用统一计算资源，而RRM能像人类一样先进行推理思考再做判断，对复杂问题投入更多思考资源。研究团队通过强化学习框架训练模型自主发展推理能力，无需显式示例。实验证明RRM在多个基准测试上表现优异，能自适应扩展计算资源提升判断准确性。该研究为AI评估系统带来范式转变，使人工智能判断更接近人类思考过程。

拯救正在消失的人类文明。

首尔大学团队提出QWHA方法，通过沃尔什-阿达马变换和智能参数分配策略，有效解决了AI大模型压缩后性能下降的难题。该方法在保持模型精度的同时大幅提升计算效率，特别在极低精度量化场景下优势明显，训练速度比传统方法快3-5倍，为AI技术在移动设备和边缘计算中的普及应用开辟了新路径。

CPU只有方寸大小，却足以撼动世界。在国内CPU研发之路上，飞腾公司有着浓墨重彩的一笔。今天，也是飞腾CPU首届生态合作伙伴大会召开的日子。

上海AI实验室联合清华大学等顶尖院校发布的InternVL3，通过原生多模态预训练突破了传统AI模型"先语言后视觉"的局限。该模型在MMMU基准测试中获得72.2分，超越所有开源模型，并引入变长视觉位置编码和混合偏好优化等创新技术，全面开源为AI社区贡献宝贵资源。

NVIDIA发布适用于OpenUSD语言、几何体、物理学和材质的生成式AI模型与NIM微服务