我们也基本相信Genoa继任者与Turin处理器会继续与Genoa和Bergamo相同的SP5服务器插槽。否则如果每代都更改插槽，服务器制造商恐怕会承受不住。

帝国理工学院的研究团队开发了AlphaMed，这是首个仅通过极简规则强化学习就能培养医疗推理能力的AI模型，无需依赖传统的思维链示范数据。通过分析数据信息丰富度和难度分布的影响，研究发现高信息量的医疗问答数据是推理能力的关键驱动因素。AlphaMed在六个医疗问答基准上取得了领先成绩，甚至超越了更大的封闭源模型，同时展现出自发的步骤推理能力，为医疗AI发展提供了更加开放、高效的新路径。

近年来，数字化转型（Digital Transformation）已成为企业的第一要务，但现在许多企业正在密切关注数字化（Digitalization）这个快速发展的概念。

时至今日，医疗保健行业使用的相当一部分技术仍来自1960年代。尽管生成式AI的诞生有望打开新局面，但医疗企业仍须加倍努力，才有可能在不破坏患者体验的同时把医生和护士从繁琐的文书工作中解放出来。

着IT部门越来越多地与关键业务合作伙伴共同推动新的举措，技术领导者有机会培养组织形象，让每个人都专注于业务数字化转型，以实现战略目标。

即便是一个企业级数字化解决方案积累经验非常丰富的大厂，为什么还没有看到相应的解决方案呢？很有可能是算力的限制

让你承认这些可能很难：承认你已经失去了对企业组织部署技术方式的控制、或者你的网络是充满漏洞的、或者你的代码写得很糟糕。

基于与行业领先安全厂商真实环境测试的可扩展架构

人脸识别作为人工智能的一个重要研究领域，在工作与生活中得到广泛应用：手机屏幕人脸识别解锁、刷脸支付、人脸识别的智能门禁等等。

3月1日，德勤管理咨询中国在北京发布《2023技术趋势》报告。这是我们第14年来发布技术趋势预测，该报告从全球纷繁技术创新中提炼出未来18到24个月或将深远影响企业的重要技术趋势，旨在帮助广大政企用户精准把握科技趋势，构建创新驱动的未来。

从2022年开始，生成式AI的安全性问题就应该引起企业的关注，将AI作为网络安全战略的核心是每一个企业都应该落到实处，用AI对抗AI，提前降低风险。

Groq大模型以每秒500个token，彻底颠覆了GPT-4的40 tok/s的速度纪录！

对于传统企业而言，构建现代化IT架构就需要打通过去传统IT模式下每个部门、每个业务的数据孤岛，同时又要足以应对数字时代给业务带来的敏捷性、高并发等挑战。

戴尔科技作为全球领先的IT解决方案及服务的提供商，拥有十分丰富的产品类型与服务经验，通过领先的IT基础设施解决方案，推动着自动驾驶朝着未来稳步前行。

亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松抛出一个判断：“过去一年，机器智能已经爆发了，如今AI的发展又来到了一个拐点，我们正处在Agentic AI爆发的前夜。”

因此数据增长首先考虑的是存储的需求。数据存储的介质发展到今天，讨论最多的是基于闪存颗粒的SSD和磁头技术的HDD。当然自从闪存出现以来，闪存替代磁盘的声音一直存在，但是真实情况是一个什么样子呢？

腾讯WeChat AI团队联合多所高校发布PRELUDE评测基准，这是首个专门测试AI长文本真实理解能力的评测系统。通过让AI判断虚构角色前传是否与原著一致，该研究发现现有先进AI模型在深度文本理解方面仍比人类低15个百分点以上，揭示了当前AI技术的根本性局限。

哥伦比亚考卡大学团队首次在IBM真实量子计算机上成功验证了量子博弈论的实际可行性。研究通过创新的"引导电路映射"策略克服硬件噪声，证明量子版"性别大战"游戏比传统方法优越108%。在涉及62个量子比特的大规模实验中，尽管存在噪声干扰，量子策略仍保持3.5%-12%的相对优势，为量子增强协调机制在供应链、金融、智能电网等领域的实际应用奠定了基础。

Fortinet近日宣布推出全新扩展检测和响应(XDR：eXtended Detection & Response)解决方案FortiXDR，旨在降低复杂性、加快检测速度，并协调响应跨整个组织的网络攻击。

阿里云拥有了丰富的数据传输同步ETL工具、全栈式的数据管理工具DMS、云原生数据库PolarDB和分布式版本PolarDB-X，在分析领域提供了云原生数仓AnalyticDB，阿里云一站式全链路数据管理和服务的布局已经初步成形。