长久以来，高性能云主机一直是IaaS市场上的抢手货。由于性能强大、运行稳定，绝大多数企业的关键业务在上云的过程中更倾向于选择这类产品。

当前，浪潮正着力完善和强化面向智算中心的产品技术布局，发展智算中心操作系统，围绕智算中心最核心的人工智能计算持续创新，通过AI计算生产方式的变革促进人工智能应用的效率变革，为智慧新基建的发展进程添加源源不断的动力。

多年以后，2020 年会从许多切面上被定义为变革的一年。其中之一是，实时音视频技术彻底变成了一项基础设施级别的能力。

是什么让这个百年老港焕发“智慧之光”？

希捷公司现已拥有一项能够将磁盘驱动器的读写磁头一分为二的技术，该项技术能够让读写磁头成为两套独立组件——即分为上下各一半——并通过上下碟片套件并行IO以提高驱动器的IO性能。

安迪·卡拉布蒂斯是一位杰出的CIO,她的职业生涯横跨多个行业和地区,经历了多次变革时刻。她在福特和通用汽车锻炼了领导力和技术专长,后来在戴尔、拜奥根和国家电网等公司担任高管,推动战略创新。本文总结了她对IT领导者核心技能的见解,包括战略沟通、情商、协作、远见卓识、变革管理和敏捷性等,对当今IT领导者具有重要参考价值。

网络安全提供商Arctic Wolf正在亚太地区扩张业务，最近在马来西亚推出完整产品组合。该公司为中端市场客户提供全天候厂商中立的安全运营中心服务，主要服务私立学校、律师事务所、物流和地方政府等机构。其Aurora平台基于AWS运行并使用AI技术，可处理客户现有技术栈的所有遥测数据。公司还提供礼宾服务团队指导客户完成12个月安全改进计划，并提供高达150万美元的服务保障。

Check Point的安全专家指出：主动式、前瞻性分层安全防护将成为保护用户核心数据资产的最优解决方案。

广度是个变量，但是投入在阶段内是恒量。因此对企业管理者来说，资源是存在必然上限的，如何权衡、取舍就成为企业管理者不时需要回答和面对的问题。

伊利诺伊大学研究团队开发出RM-R1奖励模型，首次让AI评委具备深度推理能力。通过"链式评分标准"机制，模型会先分析问题、制定标准、详细推理再给出评判，就像人类评委的思考过程。在三大基准测试中达到业界最高水平，14B模型超越70B传统模型，数学任务准确率达91.8%。该技术已完全开源，将推动AI系统向更透明、可解释方向发展，为各领域提供更可靠的智能评判服务。

戴尔易安信DSS 8440是帮助用户构建足够算力平台的利刃。

新的M1芯片对苹果来说是一个巨大的转变。

阿里巴巴研究团队首次将强化学习的可验证奖励方法应用于全模态情感识别，开发出R1-Omni系统。该系统能同时处理视频、音频和文本信息进行情感判断，并提供详细推理过程。在多个数据集测试中，R1-Omni不仅准确率超越传统方法，更在跨域泛化能力上表现突出，为AI理解人类情感开辟了新路径。

很可能有人花了无数精力来规划所在企业组织的IT架构，然后把这个计划交给其他人来构建和实现，随着计算环境不可避免的增长，还需要由一些人来对其进行维护。

GitHub CEO声称AI将承担所有编程工作，但现实中AI编程工具实际上降低了程序员的生产效率。回顾编程语言发展史，从Grace Hopper的高级语言到Java等技术，每次重大突破都曾因资源限制和固有思维遭到质疑，但最终都证明了抽象化的价值。当前AI编程工具面临命名误导、过度炒作和资源限制三重困扰，但随着技术进步，AI将有助于消除思想与结果之间的障碍。

苹果公司研究显示，Claude、Gemini、DeepSeek-R1等大型推理模型在复杂问题上表现令人失望。研究发现，在低复杂度任务中，常规模型优于推理模型；中等复杂度时推理模型稍好但耗费10-50倍计算资源；高复杂度下两者均失效。专家认为这些模型只是复杂的模式匹配，缺乏真正推理能力。对冲基金CEO更倾向预测性AI，研究者建议结合符号AI与神经网络构建神经符号AI系统。

亚马逊公布了第三季财报，像其他科技公司一样，亚马逊的财务前景并不乐观，股价应声下跌，连旗下蓬勃发展的云业务也未能幸免。

耶鲁大学团队构建了首个科学图表理解评估基准MISS-QA，测试AI模型解读科学论文示意图的能力。通过评估18个前沿模型发现，即使最先进的AI模型准确率也仅达78.3%，远低于人类专家的89%。研究揭示了AI在图表理解、信息检索和推理方面的五大弱点，为科学AI应用的发展提供重要参考。

OPPO AI团队提出Chain-of-Agents新范式，让单个大语言模型内在模拟多智能体协作，解决传统多智能体系统效率低、成本高的问题。通过多智能体蒸馏和强化学习训练的AFM模型在20个基准测试中创造新纪录，推理成本降低84.6%，为AI智能体发展指出全新方向。

英特尔如何优化游戏性能？