“东数西算”和“算力网络”看上去很深奥的两个词汇，算力网络之于东数西算，是什么样的关系呢？

微软在五月初召开的Build开发者大会正在进一步引发关注，因为该公司透露了这个为期三天的大会的更多活动计划（但仍然不是全部）。虽然仍然有很多未知数，但是，现在关于微软高管将在Build大会上展示什么，我们有了更多的信息。

京东方如何赋能电竞产业？

微软数据安全、隐私和合规总经理Herain Oberoi称，围绕AI和安全开展的工作“对于合作伙伴来说是一个巨大的机会”——尤其是在帮助客户了解AI风险、构建解决这些风险的应用、以及围绕新攻击面构建仪表板和报告等领域。

12月10日，曙光节能启动“液冷爆发”倒计时，并表示距象征“液冷”技术在数据中心行业全面爆发，取代“风冷”成为主流冷却设备的“零点”仅剩“10分钟”。

信创产业发展是国家经济数字化转型、提升产业链发展的关键，是科技自立自强的核心基座。

2022年2月10日，英特尔CEO帕特·基辛格发表署名文章强调：“开放的生态系统能释放创新能力，让计算在众创的环境发展。

在第八届数据技术嘉年华大会上，至顶网采访到了云和恩墨产品研发部总经理熊军，他分享了今天的云数据库时代，企业如何构建基于PaaS平台的高可用数据环境。

5月7日，主题为"砥砺同行、融合共赢"的2020联想超融合合作伙伴大会在线上成功召开。200余家合作伙伴齐聚一堂，在线参与了本次大会。

当华为公司副总裁、云BU总裁郑叶来分享对工业互联网的理解，以及华为在工业互联网领域的探索实践中提出“工业互联网的核心是工业，而不是互联网。”我是忍不住拍了大腿的。

企业都知道应用生成式AI好，但是具体应该怎么做？甲骨文为企业提供了一个使用生成式AI的平台“Oracle Database 23ai”。

在在2019英特尔人工智能峰会期间（Intel AI Summit 2019），英特尔展示了面向训练（NNP-T1000）和面向推理（NNP-I1000）的英特尔Nervana神经网络处理器（NNP）。

首届SysML大会由亚马逊、谷歌和Facebook等企业组织，发言人呼吁更广泛地参与到那些迫切需要提高硬件性能的新兴技术中，但软件概念仍在迅速发展。

NVIDIA联合佐治亚理工学院发布CLIMB框架，首次实现AI训练数据配方的全自动优化。该系统能智能分析和分类海量网络数据，通过迭代搜索找出最佳数据混合比例。实验显示，使用CLIMB优化的数据配方训练的1B参数模型性能超越Llama-3.2-1B达2%，在特定领域提升可达5%。研究团队已开源相关数据集。

虽说事情并不完全如此，但是每一扇通往信息技术的大门上都应该刻上这么一句话。这当然比“进入此门者须放弃所有的希望”好多了。

曾经美好的魔法花园，却变成吞噬一切的死亡巨坑。

在2018年9月26—27日举办的2018联想创新科技大会的“SIoT平台及开发者大会”上，联想破天荒地发布了一个“早鸟计划”，这对整个物联网产业来说犹如一声惊雷，惊醒了很多沉睡在物联网边缘的创业者们。

WPS又在用户隐私的雷点蹦迪。

苹果研究团队开发了GSM-Symbolic测试框架，揭示了当前先进AI模型在数学推理方面的重大缺陷。通过改变题目表述和添加无关信息，研究发现AI模型更依赖模式记忆而非真正推理，准确率显著下降10-20%。这项研究改变了AI能力评估方式，对教育和商业应用提出新要求，为未来AI发展指明了注重抽象思维培养的方向。

中国人民大学研究团队开发了名为DeepCritic的AI批评框架，解决了现有AI监督模型批评过于浅薄的关键问题。该系统通过两阶段训练让AI学会深度思考和多角度分析，在数学推理任务上显著超越现有模型，甚至让小规模模型超越大十倍的系统，为构建安全可控的AI系统提供了新路径。