文章探讨企业选择大型语言模型时应结合业务目标、数据质量、集成及安全性，通过详尽调研和试点验证实现渐进部署，避免资源浪费与安全风险。

在当前企业数字化业务比例日益增长的情况下，数字化的安全威胁也在日益显现。如果不能采取正确的措施来应对这些威胁，后果将难以预料。

戴尔易安信日前正式发布了首款专为边缘计算场景“量身定制”的Dell EMC VxRail D系列超融合设备，并将灵活性、可扩展性和简单性从数据中心扩展到空间受限、远程和恶劣的边缘环境之中。

AI正在发展转型，无论是作为技术本身还是关于这种技术的使用方式。越来越多的企业把AI试水项目带出实验室，进行大规模的部署，其中一些企业获得了显著的好处。不管围绕AI有怎样的不确定性，忽视AI的潜力，都会让那些仍在以旧方式运营业务的企业面临潜在风险。

2023年，政府工作报告再次强调要“加快建设现代化产业体系”，“加快传统产业和中小企业数字化转型”。

大湾区大学研究团队开发的FairyGen系统能够将儿童简笔画转换为完整动画故事。该系统通过智能故事规划、风格传播适配器和3D重建技术，让画中角色"活"起来并保持原画艺术风格。采用两阶段训练策略分离身份与运动学习，实现自然流畅的动画效果，为创意教育和个性化内容创作开辟新途径。

工业互联网平台呈现五大态势，一是IaaS已成定局，PaaS以专业性和通用性为主，SaaS向专业化纵深发展；二是工业PaaS是平台发展的突破口；三是制造业是工业PaaS建设的主力军；四是互联网企业会快速成功为PaaS的另一主办军；五是工业大数据是价值网络的核心纽带。

华为云DevCloud凭借领先的产品能力、卓越的本地化服务能力、完善的生态体系以及前瞻的战略规划进入了领导者（Leaders）象限，在市场表现与现有能力两大维度均排名第一，全面领跑DevOps云服务市场。

12月29日，openGauss Summit 2022在线上盛大召开。

该文探讨 CIAM 如何突破传统 OAuth 集成瓶颈，助力企业 AI 代理自动化接入和第三方平台整合，实现流程自动化、成本降低及安全合规提升。

巴基斯坦拉合尔COMSATS大学研究团队开发出同时识别人脸年龄和性别的AI系统，专门针对精准广告投放优化。该系统性别识别准确率达95%，年龄估算平均误差仅5.77年。与传统分别处理两项任务的方法不同，研究采用统一框架学习共享特征表示，显著提升了整体性能。系统基于20000张人脸图像训练，为商业广告和智能监控等领域提供了新的技术解决方案。

测评第三方独立机构，DXOMARK的裂变之路。

与当前一代Dell EMC中端存储阵列相比，Dell EMC PowerStore的速度提升高达7倍，响应速度提升达3倍以上

北航团队推出Easy Dataset框架，通过直观的图形界面和角色驱动的生成方法，让普通用户能够轻松将各种格式文档转换为高质量的AI训练数据。该工具集成了智能文档解析、混合分块策略和个性化问答生成功能，在金融领域实验中显著提升了AI模型的专业表现，同时保持通用能力。项目已开源并获得超过9000颗GitHub星标。

这项研究提出了一种系统化培养大型推理模型核心能力的方法，不再依赖难以预测的"啊哈时刻"。研究团队基于皮尔斯的经典推理三元组（演绎、归纳、溯因），设计了自动生成的训练任务，实现三阶段训练流程：单独对齐各元能力，参数空间合并，领域特定强化学习。实验表明该方法在数学、编程和科学基准测试上提升了10%以上的性能，并能提高后续学习的性能上限，为构建更可靠的AI推理系统提供了新思路。

来自印度维洛尔理工学院的研究团队开发了UGPL系统，这是一种模仿医生诊断思路的AI技术，能够智能分析CT扫描图像。系统采用"先看森林再看树"的策略，首先进行全局分析识别可疑区域，然后重点检查这些区域。在肾脏疾病、肺癌和COVID-19三项诊断任务上，准确率分别提升了3.29%、2.46%和8.08%，为医疗AI发展指出了新方向。

免疫系统是人体内非常复杂的一个系统，具有免疫监视、防御、调控的作用，对于人类的健康至关重要。理解免疫已成为当今生物学最具挑战性的课题之一，对于全面了解人体防御机制以及开发免疫疾病药物和维持健康具有重要意义。

2019年6月26日，2019世界移动大会在上海开幕。中国电信以“你的智慧未来”为主题，展出智慧家庭、智慧社区、智慧城市、智慧工业、云网融合5大板块、28个展项。

这项由多国顶尖大学联合完成的研究，通过测试六个先进AI模型对近4万幅画作的识别能力，揭示了当前人工智能在艺术鉴定领域的严重局限。研究发现，即使最优秀的AI模型准确率也仅有60%，且无法识别《蒙娜丽莎》等世界名画，同时容易被某些AI生成的仿制品"欺骗"。

清华大学等多家机构研究团队完成了语音分离技术的全面调研，系统梳理了从传统方法到深度学习的技术演进。研究揭示了"鸡尾酒会问题"的核心挑战，分析了各种学习范式和网络架构的优劣，并通过统一实验框架提供了公平的性能基准。调研涵盖了实时处理、轻量化设计、多模态融合等关键技术方向，为学术界和产业界的技术选型提供了重要参考，推动语音分离从实验室走向实际应用。