在硅谷举办的2019年NVIDIA GPU技术大会（GTC）上，阿里云发布了国内首个公共云虚拟GPU异构计算产品VGN5i实例，打破了传统直通模式的局限，可以提供比单颗物理GPU更细粒度的服务，帮助企业用户降低成本、提高业务运维效率。

Amazon 在仓库中测试了名为 “Stow” 和 “Pick” 的机器人，虽然效率接近人力，但因失误率及操作损伤问题，目前机器人系统尚未成熟到可完全替代人工。

去年有研究声称在网络最短路径算法方面取得突破，能够改进经典的Dijkstra算法。新算法避免了排序操作，理论上性能更优。但在实际路由系统中，SPF计算并非瓶颈。路由收敛性能更多受限于故障检测速度、链路状态包传播等因素。目前大型服务商网络规模仅数千个路由器，Dijkstra算法已能实现亚秒级收敛。考虑到代码可理解性和维护性，生产环境中Dijkstra算法短期内仍将是首选方案。

HPE能够在市场上赢得广阔声量,离不开自身的可持续发展战略。

“如果一个组织、一个企业，一个人拒绝拥抱智变，则会被这个时代所淘汰。”在近日召开的2020 NAVIGATE 领航者峰会的开幕演讲中，紫光集团联席总裁兼新华三首席执行官于英涛说道。

科技及其组成部分在过去几代人的时间里大大推动了人类社会的发展。其本质是对新知识的探索，但凡事都有两面性——科技带来的利与弊取决于背后的人。——Sean Duca，派拓网络副总裁兼亚太及日本地区首席安全官

多模态GenAI模型等具有重大影响力的技术位于“Gartner新兴技术影响力雷达图：GenAI”的中心。产品负责人必须就投资这些新兴GenAI技术做出关键性决策，从而帮助客户创造前所未有的业务价值。”

9月19日，奥林匹克转播服务公司 (OBS) 与阿里云在今天开幕的杭州·云栖大会上宣布合作推出“奥林匹克转播云”(OBS Cloud)，用云计算技术改变奥运会转播体验。

18岁的贾斯汀·金利用AI开发社交娱乐应用Giggles，吸引12万用户预约，无需传统工程团队。"氛围编程"概念兴起，创业者通过自然语言与AI协作开发产品，Y Combinator显示许多初创公司95%代码由AI生成。这种模式democratizing创业门槛，但面临扩展性挑战。专家警告非技术创始人难以在缺乏工程深度的情况下规模化发展，未来需要创意与编程技能的平衡结合。

数据中心承担了核心中枢职责，在证券交易和高端制造中，往往需要从单点向多点发送大量数据，常常利用组播技术来提高大规模数据传播的效率。

近期用户反映Firefox浏览器出现CPU和电力消耗激增问题，原因是Mozilla在最新版本中嵌入了LLM机器人用于标签组命名。后台运行的"推理引擎"进程造成了性能问题。Mozilla承认在功能推出过程中意外引入了性能漏洞，已暂停相关功能推广。用户可通过设置界面或about:config页面禁用AI聊天机器人功能来解决此问题。

VMware新版本的vSphere 7服务器虚拟化产品和vSAN 7存储虚拟化产品将以更高的安全性和更简化的操作，运行那些要求支持AI就绪基础设施的应用。

孔金珠毕业于空气动力学专业，但在 1998 年从事前沿研究，利用“银河 -Ⅱ号”进行气象计算。

近日，博睿数据应用性能监控产品Bonree Server全面升级，在自动化、可观测性方面带来了两项重要研发成果：服务自动发现和Docker容器监控，让企业更加从容迈向云原生架构。

2023年两会期间，全国人大代表、海尔集团董事局主席、首席执行官周云杰提交了《关于发挥科技领军企业作用，完善国家战略科技力量协同机制的建议》。

微软云平台有一个奇怪的特征，它其实同时拥有两个本质不同的微服务平台。一个微服务平台是基于自家打造的Service Fabric，另一个可在Azure上用的微服务平台是Azure Kubernetes Service（AKS），起源于Google的Kubernetes。两者都是开源的。

这项跨国研究首次系统评估了大语言模型生成编程测试用例的能力。研究团队构建了包含500个竞赛问题和10万错误代码的TestCase-Eval基准，设计了故障覆盖和故障暴露两个核心任务。测试19个主流模型后发现，最佳模型仅达43.8%成功率，远低于人类专家的93.3%，揭示了AI在程序调试辅助方面的巨大改进空间。

Universal Chiplet Interconnect Express (UCIe)(R) 是一个开放的行业互连标准，旨在实现芯片间的封装级互连，提供高带宽、低延迟的连接，适用于云端、边缘端、企业等多个计算领域。UCIe支持不同晶圆厂、设计和封装方式的Die集成，满足对算力、内存、存储和互连日益增长的需求。

根据一份新的报告，智慧城市技术相关支出约为800亿美元，到2021年可能会达到1350亿美元。这些投资将带来更多机会，使城市变得更加便利，具有可持续性。但他们遇到了新的复杂挑战。

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。