思科近日发布了业绩喜忧参半的第一季度财报，并且提供了低于预期的当前季度指引，使得思科股价在盘后交易中经历了艰难的走势，下跌超过6%。

中科院联合StepFun公司开发了AI数学翻译系统StepFun-Formalizer，能将自然语言数学问题转换为严格的形式化数学语言。通过创新的四阶段训练方法，该系统在权威测试中达到40.5%准确率，超越所有现有专业和通用AI模型，为自动定理证明和数学教育等应用奠定基础。

最新研究显示，通过运用心理学技巧和巧妙措辞，可以有效操控生成式AI突破其原有约束。研究发现，使用权威性、互惠性等7种心理学说服原理，能让AI违规回应的几率从33.3%提升至72%。心理学专业人士在操控AI方面可能具有天然优势。然而这种技术存在双刃剑效应：既能帮助用户获得更好的AI回应，也可能被恶意利用。更值得关注的是，随着人们习惯对AI使用心理操控技巧，这种行为模式可能会蔓延到人际交往中。

数据中心行业往往专注于生成式AI的物理需求，如密集GPU机架和散热需求，但却忽视了GenAI对整个软件堆栈的颠覆性影响。专家指出，软件实际上是推动变革的核心驱动力。AI将在编程自动化、企业软件重构、存储需求提升和网络安全等多个层面带来深刻变革，传统SaaS厂商面临AI原生初创企业的挑战。

在未来真正通过数字化技术手段，向用户展示产品真正价值的企业是什么样子的呢？现在未来已来，让我们看一下云拿科技是如何利用多维仿真技术实现商业的无人化智能管理。

如今，越来越多的人选择飞机作为出差、旅行、留学、探亲的首选交通方式，随之而来的却是越来越多地抱怨航班延误。其实，在很多时候，我们不是对延误愤怒，更多的是因为信息不对称而产生的焦虑和惶恐。

英特尔今天推出了机器编程研究系统ControlFlag，它可以自主检测代码中的错误。虽然仍处于早期阶段，这个新颖的自我监督系统有望成为一个强大的生产力工具，帮助软件开发者进行耗时费力的Debug。

Meta公司CTO Andrew Bosworth分享了这款备受喜爱的VR游戏为何突遭关停。

在今天的教程当中，我们将共同了解与区块链开发相关的一系列知识，包括区块链的类型、平台以及编程语言选项等等。

下面让我们仔细了解一下 WAF 如何才能跟上 DevOps 的速度。

当前国家开始大力提倡共同富裕。然而，我们应当如何去实现共同富裕的目标，而不是让其沦为一句口号呢？下面就让我们通过多抓鱼这个二手书网站的数字营销，来看一下如何用数字化来重构信任。

新的PowerEdge R760服务器将于2月在全球范围面市，PowerEdge HD5620和HS5610服务器将于4月上市销售。这些服务器以及今年晚些时候推出的其他新服务器将在2023年下半年通过APEX服务提供。

新加坡科技设计大学团队开发了SonicVerse音乐描述AI系统，通过多任务学习架构同时进行音乐特征识别和自然语言生成，能够像专业音乐评论家一样准确描述音乐的技术特征和艺术内容。该系统不仅在短片段描述上表现出色，还能通过AI链式处理为完整歌曲生成详细的时序化描述，为音乐产业的内容标注、教育培训和智能推荐等应用提供了新的技术路径。

中科院和字节跳动联合开发了VGR视觉锚定推理系统，突破了传统AI只能粗略"看图"的局限。该系统能在推理过程中主动关注图片关键区域，像人类一样仔细观察细节后再得出结论。实验显示VGR在图表理解等任务上性能大幅提升，同时计算效率更高，代表了多模态AI"可视化推理"的重要进展。

2016年，当微软宣布以Dynamics 365的形式改造其CRM和ERP战略时，高管们开始讨论通用数据模型（CDM），这是这些服务的核心。微软公司的高管们将CDM描述为一个“用于存储和管理业务实体的业务数据库，而且是开箱即用的。”

传奇CIO Chris Hjelm曾先后在多家大型和创新型企业中担任IT负责人，他表示自己的管理秘笈中始终有一条主线：培养面向未来的IT领导者。

通过比特币的交易活跃度，能看出中国是否遇上了“麻烦”。

鲲鹏开发框架是鲲鹏开发套件DevKit的子工具之一，提供鲲鹏工程向导、启发式编程、代码亲和检查等能力

这项研究介绍了神经符号扩散模型(NESYDMs)，一种创新融合神经网络感知与符号推理的框架，克服了传统神经符号系统中概念独立性假设的局限。通过离散扩散技术建模概念间依赖关系，该模型在高维视觉路径规划和自动驾驶等任务上展现出卓越性能，同时维持较好的校准性，能够意识到"推理捷径"问题。这一突破为构建既可靠又可解释的AI系统提供了新方向，特别适用于安全关键的应用场景。

AI编程工具正在改变开发模式，从简单的自动补全发展为"氛围编程"。文章介绍了18款主流工具，包括GitHub Copilot、Cursor等IDE助手，Lovable、V0等一键应用构建器，以及Continue.dev等开源工具。这些工具能够搭建后端、连接前端、生成测试数据并推送代码。虽然提高了开发效率，但也存在成本控制和代码质量风险，需要建立适当的防护机制来平衡自主性与可控性。