几十年来，戴尔始终倡导更便捷的维修方案，并努力帮助客户在未来能够更安全、轻松地进行维修。这不仅可以提升用户满意度和戴尔回收利用零部件的能力，更能够为用户提供更高的便捷性、价格优势和数据隐私保护。

汽车行业正向着互联网化、电动化、自动化的方向变革，尤其，随着5G技术的正式商用，必将加快智能驾驶、无人驾驶的发展步伐。但是，这一变革过程中，不仅会对汽车产品本身的技术产生影响，也将对汽车企业已有的运维方式提出新的挑战。

为进一步服务带动天津重点产业发展，打造好世界智能科技领域合作交流、共赢共享平台，办好“永不落幕的世界智能大会”，世界智能大会组委会秘书处作为支撑机构应邀出席10月27日在天津赛象酒店举办的天津市信创产业成果转化项目对接交流会。

咱今天就来掰扯掰扯，打破这个草率且谬误的观点。

自动化与能源技术、IT平台和人工智能之间的相互作用正在推动工业的数字化转型。汉诺威工业博览会以“产业集成——连接与协作”为主题，聚焦数字化转型蕴藏的巨大潜力。

UCloud孟买数据中心已正式面向用户开放。作为UCloud第25个全球数据中心，孟买节点将与台湾、雅加达、曼谷、新加坡、东京、首尔、香港一起，实现对亚洲出海热门地区的全覆盖，帮助更多中国企业在海外开展业务。

在一般意义上不为大众所知的5G故事表面，看那个具体而微的物联世界，其实蕴藏了很多广阔、长远且还未被挖掘的前景。

AMD公司首席执行官Lisa Su本周在美国拉斯维加斯举行的CES 2023消费电子产品盛会上，首次展示了这些处理器。

当前，以大模型为代表的AI技术日新月异。对于占据中国市场主体绝大多数的中国中小企业而言，如何从这些技术的应用中获益已经成为未来实现创新和增长的关键。

近日，IDC发布《中国企业级存储市场跟踪报告,2023》，数据显示2023年中国企业级存储市场规模为66亿美元，同比下降0.6%。在这一充满挑战的市场环境中，浪潮信息销售额实现了4.7%的逆势增长，市场份额相比2022年扩大0.6%，跃居中国前二。值得一提的是，在高端和全闪存阵列细分市场，浪潮信息也双双升至中国前二。

今日，在HUAWEI CONNECT 2018——“+AI，迈向智能云数据中心的创新之路”的峰会期间，华为云授予哈药集团、新浪微博、恺英网络、金域医学四家企业“超级用户奖”，并在此基础上分设专项领域奖。

SAP推出了商业数据云（BDC），这是一个新的SaaS产品，旨在通过湖屋架构帮助团队将SAP生态系统数据与来自不同源系统的外部数据资产结合，从而推动长期价值。BDC与数据生态系统巨头Databricks的合作，使得SAP能够简化数据整合过程，消除复杂的数据管道需求，为先进的AI代理和分析工作负载提供统一的数据基础。

今年预计全球在区块链解决方案上的花费将达到66亿美元，与2020年相比增长超过50％。根据IDC《全球区块链支出指南》的更新信息显示，整个2020-2024年预测期区块链支出将继续保持强劲增长，五年复合年增长率（CAGR）将达到48.0％。

移动应用市场在2017年同样保持了高速增长，与此同时，营销人正面临异常激烈的竞争和各种行业问题——整个市场自然下载量大幅降低、作弊涌现、广告成本剧增等。

随着大型语言模型（LLMs）在各行业广泛应用，保护这些强大AI工具的安全性日益受到关注。专家们探讨了LLM防火墙是否能解决AI安全问题，或仅是安全体系中的一环。专家们认为，LLM防火墙不仅能确保AI安全，还能防止模型产生偏见和有害输出。他们强调了定制化、多层防御和跨学科团队的重要性，并指出LLM防火墙将随着AI技术的发展而不断演进。

有一种遗憾，是只有6%；有一种优越感，叫“IT转型”。在我们身边总有这样一些“别人家的企业”，他们的工作压力不大，还更早财务自由；他们总能完成业绩目标，还没有预算压力。总之，他们无处不充满“优越感”。

对于消费者来讲，AI仍是一个非常非常新的领域。谁能告诉我，AI手机与智能手机到底有何区别？——问题摘自围观了很多场“AI手机”发布会的网友。基于此，我们注意到了荣耀V10，它是近期比较热门的“AI手机”，同时也是本文的主角，话题只围绕“AI”展开...

在反垄断领域，苹果和谷歌是被调查的主要对象，有一家公司把这两大巨头双双告上了法庭，案件有了新进展。

关注IT支出的朋友可能发现一个悖论：用于支持生成式AI的基础设施开销正在迅速提升，英伟达收入与利润两路狂飙的现实已经清楚证明了这一点。然而数据中心硬件层面的总支出并没有发生太大变化，且目前来看支出的主要增长点将集中在服务领域，其更多是为了减轻其他类型的工作、而非指望生成式AI独力支撑起销售预期。

这项研究提出了一种系统化培养大型推理模型核心能力的方法，不再依赖难以预测的"啊哈时刻"。研究团队基于皮尔斯的经典推理三元组（演绎、归纳、溯因），设计了自动生成的训练任务，实现三阶段训练流程：单独对齐各元能力，参数空间合并，领域特定强化学习。实验表明该方法在数学、编程和科学基准测试上提升了10%以上的性能，并能提高后续学习的性能上限，为构建更可靠的AI推理系统提供了新思路。