基于青立方Qing3超融合系统搭建的实验环境，青云QingCloud高级讲师石志国进行了主题为《QingCloud企业云平台之初体验》的操作演示，在线用户使用测试账号可以远程登录，全方位体验QingCloud 企业云平台核心功能。

如何在全球疫情蔓延的情况下，借互联网之机保证教育和运营连续性不受影响，仍然任重而道远。就此，中国“走出去”的学校和教育机构须重点关注以下三个方面。

斯坦福大学等机构研究发现，即使是最先进的AI推理模型在数学不等式证明中也存在严重缺陷。虽然这些模型能在65%的情况下给出正确答案，但推理过程的整体正确率仅为10%。研究通过新开发的IneqMath数据集和AI评判系统，揭示了当前AI在严密逻辑推理方面的根本性挑战，为AI数学推理能力的评估和改进提供了重要参考。

麻省理工学院研究团队开发出能够像人类一样理解物理世界规律的AI系统。该系统通过自主观察物理现象学习，无需人类预编程物理知识，能准确预测复杂物理场景中的物体行为。这项技术在机器人、自动驾驶、科学研究等领域具有广阔应用前景，标志着AI从简单模仿向真正理解世界规律的重大转变。

斯坦福大学研究团队开发出革命性AI系统，能够像生物学家一样"看懂"蛋白质三维结构并预测功能。该系统通过多层次分析方法，在蛋白质功能预测方面达到90%以上准确率，为新药开发和精准医疗开辟新道路。这项技术不仅加速了蛋白质研究进程，更为解决复杂疾病提供了强大的AI助手，预示着人工智能与生物医学融合的美好前景。

耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型，通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识，显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍，数学推理能力从56.87%提升至70.69%，并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力，为金融AI合规应用开辟新路径。

帕克兰医院的工作人员彻底爆炸了：负责每小时提供关键信息的新冠疫情更新仪表板陷入停摆。这时候是2020年初，整个世界都笼罩在新冠威胁的阴影之下，感染人数全面激增、民众的极端情绪也有失控的危险。

SpaceX与Blue Origin争相推动地球轨道卫星发射商业化。

市场环境变幻莫测，行业发展逐渐成熟、回归理性，SaaS与企业服务厂商也需要提升品牌力才能维持稳定增长。

微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架，让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制，使AI在面对新情况时能快速适应，无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越，为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。

随着云计算的大规模部署，机密计算旨在允许将云提供商从可信计算基础（TCB）中移除，以便只有硬件和受保护的应用程序本身在可信边界内。

本文将与大家深入探讨九大流行开源Service Mesh，了解它们如何支持微服务开发工作，并针对不同选项提出用例建议。

尽管通过升级iOS系统、提出复议等方式作为回应,但是苹果公司从未停止过市场上任何一款iPhone的销售。在法院裁定的执行陷入僵局的同时,人们不禁好奇,在苹果公司眼中“诉中临时禁令”是什么?

未来的元宇宙也许根本不需要VR头显。

要从各大Linux发行版当中找出最佳选项，我们需要如何考量？

10月25日，在2018微软技术暨生态大会上微软宣布，作为微软智能云“三驾马车”中的重要一环 —— Dynamics 365企业应用云平台计划于2019年春落地中国。届时，Microsoft Azure云计算平台、Office 365云生产力平台、Dynamics 365企业应用云平台将聚首中国市场。

德克萨斯大学奥斯汀分校的研究团队开发了一个名为CHARTMUSEUM的全新基准测试，专门评估大型视觉-语言模型理解图表的能力。研究表明，即使最先进的AI模型在图表视觉推理任务上远远落后于人类表现——虽然人类能达到93%的准确率，但最佳模型Gemini-2.5-Pro仅达到63%，开源模型表现更差。研究揭示模型在处理视觉推理问题时比文本推理问题表现低35%-55%，并通过错误分析确定了当前模型在符号选择、视觉比较、轨迹跟踪和数值识别等方面的关键挑战，为未来模型改进提供了明确方向。

Mirage是由Captions公司开发的革命性AI视频制作平台，用户只需用文字描述创意想法，系统就能自动生成专业水准的短视频内容。该技术基于专门训练的AI模型，深度理解社交媒体视频的节奏和吸引力法则。目前拥有超过10万日活用户和2000万注册用户，每月产生300万个视频。平台提供个人版Captions应用和企业版Mirage Studio，后者支持大规模内容制作和快速A/B测试，正在重新定义数字内容创作的门槛和效率。

几个月之前，曾有一篇题为《数字化反乌托邦：算法对穷人的惩罚》的文章，概述了技术成果对于极弱势群体产生负面影响的强大能力。而这不禁令我想到，技术创新在房地产行业是否也在扮演着同样的角色？

斯坦福大学研究团队开发出能在《Among Us》游戏中进行类人交流和推理的AI系统。该研究突破了传统AI训练方法，让AI学会"听"和"说"两项核心技能：通过理解他人发言更新认知，以及提供有价值信息帮助队友。训练后的15亿参数AI胜率达60%，超越70亿参数模型，展现出直接指控、提供证据等人性化行为，为AI社会智能发展开辟新路径。