人生的道路虽然漫长，但紧要处就那么几步，特别是在年轻的时候。

“我们现在以服务模式在运行的云有20多朵，明年的目标是50朵，后年的目标是100朵。”

曼彻斯特大学研究团队发现，尽管AI语言模型在多数任务中表现优异，但在理解"Drivelology"（一种表面荒诞但蕴含深意的语言现象）时却频频失误。研究团队构建了涵盖六种语言的1200多个样本数据库，通过四项测试发现AI模型难以掌握这类文本的讽刺意图和文化内涵，揭示了当前AI在语用理解方面的根本局限。

虽然软件工程师的平均薪酬比运维工程师高出10%以上，且有更多高薪职位晋升机会，但IT运维职业仍有其独特优势。首先，IT岗位入职门槛较低，约62%的运维工程师拥有本科学历，而开发者这一比例为73%。其次，IT工作更加多样化，从服务器故障排除到战略规划都有涉及。此外，IT工程师能更直接地看到工作成果，与最终用户接触更频繁。IT运维还提供更多样的职业发展路径，可转向网络、数据工程、网络安全等领域。最后，相比软件开发，IT运维工作受AI威胁较小。

当前企业面临引入AI的机遇与挑战。管理层需要了解机器学习算法基础，包括线性回归、神经网络等核心技术。专家建议从小规模试点开始，优先选择高影响用例，投资数据治理，提升员工技能。对于影子IT现象，应将其视为机会而非问题，建立治理流程将有效工具正式化。成功的AI采用需要明确目标、跨部门协作、变革管理和持续学习社区建设。

在当今的数字世界中，专有软件对于每家公司来说都是至关重要的资产，而且这种重要性只会变得越来越高。

作为微软的“产品大年”，今年的Ignite大会发布了近200项的产品发布和技术更新，几乎每一项更新都在重塑软件生产力。在本期报告中，DWorks将带大家回顾微软在今年大会上，围绕Azure、Microsoft 365、Dynamics 365三朵智能云的核心发布和升级。

拜耳旗下的农业部门——Bayer Crop Science正在开发一个基于AWS的新数据科学平台，该平台融合了生成式AI功能，将有助于推动“新颖”的农业解决方案。

在近期举办的主题为“算力之巅，蒙顶论链”的2021全球算力峰会暨雅典娜云池全球算力第一庆典上，西部数据公司副总裁兼中国区业务总经理刘钢发表了主题为《创新存储架构，共筑算力之巅》的演讲。

作为全球领先的深度学习技术提供商，飞搜科技是国家高新技术企业、中关村高新技术企业、北京市软件企业。公司已经申请了近50件发明专利，50件商标，获得20项软件着作权和多项行业认证的标准。

在刚刚结束的2022年第五届数字中国建设峰会上，中兴通讯面向国内政企客户发布了首款中兴商用平板产品K98，在中兴整体“云网筑基石，数智兴未来”的主题下格外引人关注。

卡内基梅隆大学联合微软研究院提出首个针对结构化文本数据的差分隐私评测框架Struct-Bench。该框架通过上下文无关文法描述数据结构，从结构完整性、语义质量和应用效果三个维度评估合成数据质量。研究在七个数据集上测试发现，当前方法在结构化数据生成方面表现不佳，格式正确率普遍低于20%，为改进隐私保护数据生成技术提供了重要基准。

昨日，黑鲨游戏手机“指尖主宰”新品发布会在京举行，新一代旗舰产品——黑鲨游戏手机2 Pro亮相。新款游戏手机在更新了更为强悍的配置的基础上，实现了游戏手机在操控性能上的重大突破。

PCB Technologies市场部副总裁Arik Einhorn在接受至顶网记者采访时说，认真倾听用户声音最为重要。这个愿望是美好的，但实践中，Arik认为，CRM、快速响应、强大的IT系统、柔性生产等要素无一不可缺少。

2018年8月，戴尔易安信宣布推出其新的高性能模块化基础架构——PowerEdge MX7000。7U机箱的MX7000是戴尔易安信公司M1000e模块化刀片机箱的一种改进。

随着 AGI 技术的快速发展，AI 创新与企业应用之间的差距正在扩大。然而，专家认为这不应影响 CIO 当前的企业 AI 战略。CIO 应该专注于实际的 AI 应用，为未来做好准备，而不是过分关注 AGI 的进展。保持稳健的 AI 合作策略仍是当前最佳选择。

T-Tech团队通过系统性研究发现，各种看似不同的AI直接对齐算法实际效果相近。研究统一了ORPO、ASFT等算法框架，发现只需5-10%训练数据即可达到近最佳性能，并揭示比较式学习通常优于独立评价式学习。该发现简化了AI训练理解，为降低成本、提升普及性提供重要指导。

构建虚拟化及上层创建云容器时，一整套代码与软件供应链是企业日常基础设施的必要组成部分。

NVIDIA于今日宣布与微软展开一项为期多年的合作，双方将共同打造全球最强大的AI超级计算机。

得益于英特尔技术的支持，Nature Fresh Farms通过精准的种植方法帮助种植者进行实时决策，比如灌溉的频率和量度，监测作物的最佳新鲜度和收获时机等，而这一切均基于传感器、摄像头、计算机和AI。