Nvidia的GPU是业内最常见、最强大的。除了硬件之外，NVIDIA还通过软件工具推进Nvidia的普及，这些软件工具涵盖了从边缘推理到自动驾驶再到医学成像的各个领域，潜力无限。

八年前红帽率先提出了开放混合云，并持续不断丰富和完善其基于OpenShift构建的混合云平台，今天已经成为混合云市场不可忽视的一只力量。如今在IBM的加持下，红帽的开放混合云之路走得愈加坚定。

格罗宁根大学和哈佛大学的研究团队发现，当前大型推理模型在被要求用非英语语言"思考"时，面临严重的语言匹配与准确性权衡。他们通过评估六个先进模型，揭示即使最强大的32B参数模型也经常默认使用英语推理，而非用户指定的语言。提示黑客技术能将语言匹配率从45%提高到90%以上，但准确率会下降。这一发现对构建真正可信的多语言AI系统具有重要启示。

AI 正在改变教育领域。本文探讨了 AI 如何改变教学和学习方式,包括使用 AI 克隆教师、用对话代替测验、个性化反馈等创新方法。作者强调,AI 是一种工具,关键在于如何有效使用它来扩大教育影响力,培养学生的批判性思维能力。未来的教育将更注重推理、理解和创新思维,而不是简单的记忆。

挪威奥斯陆大学联合国际团队开发出首个AI代码"指纹识别"系统CodeT5-Authorship，能以97.56%准确率识别C代码的AI生成来源。研究基于32000个代码样本训练，涵盖八大主流AI模型，在二元和多元识别任务中均表现卓越。该技术为学术诚信监督、代码安全评估和数字取证提供了重要工具，标志着AI内容溯源领域的重大突破。

戴尔今天发布了2020财年第四季度财报，收益超出预期，服务业务实现强劲增长，而这主要得益于微软Windows 10持续更新周期以及子公司VMware销售额增长11％。不过，这还不足以让投资者从本周受新冠病毒影响的情绪中走出来。

中国联通运维部总经理马红兵作为受邀嘉宾首先谈到了5G。他表示：“中国联通在三大运营商里面稍微激进一些。”

本文探讨了Prompt-A-Thon黑客马拉松在提升提示工程基础和高级技巧方面的重要作用。这种创新活动为参与者提供了实践机会，帮助他们掌握提示工程的最佳实践，更好地利用生成式AI和大语言模型。文章详细介绍了Prompt-A-Thon的定义、结构和实施方法，强调了其在特定领域应用中的价值，并提供了healthcare领域的具体示例。

为了指导这一过程，数据中心搬迁清单可以派上用场。通过一份清单，你就可以清楚地定义搬迁过程的要求，然后确保在搬迁过程中满足这些要求。

人类能够从照片中轻松辨认出可爱的小狗，但谷歌公司的神经网络看到的却可能是牛油果酱。这样一个看似有趣的“恶作剧”背后，实际上隐藏着巨大的风险。

黑产和黑社会到底还有啥区别？这是采访完Check Point 中国区技术总监王跃霖，与Check Point大中华区Harmony产品经理王励杰后产生的第一个直观印象。

CEBIT 2018（汉诺威消费电子、信息及通信博览会）本周在德国汉诺威召开，这个超过三十年历史的IT盛会吸引了全球超过2800家参展商。中国参展商再次以庞大的规模亮相CEBIT这一国际舞台。

依靠不断改进的产品和正确的市场策略，MongoDB赢得了广泛认可,尤其是与阿里云的合作，不仅给MongoDB自己以信心，也给了投资者对其未来的信心。

斯坦福大学研究团队提出SR-DCR框架，通过结合AI自信度评估与不对称多代理辩论，解决大语言模型在面对内在知识与外部信息冲突时的判断难题。该方法让AI学会"信任但验证"，既能有效利用可靠外部信息，又能抵御误导性内容，在ClashEval基准上显著提升了模型的鲁棒性和准确性。

现在我们处于一个技术变革的时代，思杰通过丰富的生态构建，让企业有更多选择，加速自身的创新。最后，我们来几张Only Citrix的Keynote图片，或许可以展现思杰的价值所在。

加州大学圣地亚哥分校研究团队提出"前瞻推理"技术，解决大型AI推理模型速度慢的问题。该方法通过多模型协作，在步骤级别进行推测而非逐词猜测，结合语义验证实现高质量加速。实验显示可达2.1倍加速且几乎不影响准确性，为推理加速突破了传统1.4倍的算法天花板。

一走进LG的“Style Station”，我一脸懵逼，给虚拟化的人物穿上不同样式的衣服，这不就是小时候玩的“换装游戏”吗?

NVIDIA研究团队揭示了训练AI模型同时掌握数学推理和编程能力的突破性方法。通过精心设计的监督学习和强化学习协同训练，他们发现仅用数学题训练就能显著提升编程能力。研究提出了温度调节、阶段性训练等关键技术，最终的AceReason-Nemotron 1.1模型在多项权威测试中达到业界领先水平，为AI跨领域能力发展提供了新范式。

北京大学研究团队提出"弱到强解码"创新框架，让小型礼貌模型为大语言模型提供良好开头，解决AI道德对齐难题。该方法在保持专业能力的同时显著提升安全性，避免传统微调的性能损失，为低资源环境下的AI对齐提供了经济高效的解决方案，展现了巧妙协作胜过单纯扩大模型规模的设计智慧。

根据UPS首席技术官Juan Perez的说法，“在UPS，业务推动着技术的发展。”下面就让我们来看看UPS是如何使用大数据和人工智能（AI）为第四次工业革命做好准备的。