此时不买，更待何时，说的就是在双11这天“买买买”的你。这一境界入门简单，所以大部分人都能达到，但是小编需要提醒，有些省钱并不是真正的省钱！

国际权威认证机构英国标准协会（BSI）经多轮评审，宣布华为云成为中国唯一全平台、全节点、全服务通过PCI-DSS认证的云服务商，并于3月22日在青岛举行的华为生态大会现场，为华为云颁出这一份量极重的证书。

康奈尔大学研究团队发现，预训练的大语言模型具备惊人的"密码破解"能力，能够仅通过观察例子就自动学会识别和预测隐马尔可夫模型中的隐藏模式。这种"上下文学习"能力在多数情况下达到理论最优水平，大大降低了复杂数据分析的技术门槛，为生物学、心理学等各领域的科学研究提供了强大而易用的新工具。

Veeam首席技术官Danny Allan近日的一次简报，揭示了数据保护行业对SaaS应用备份、大型语言模型、以及关于我们是否已达到勒索软件峰值的想法

AI如何在代理商各个领域里提供帮助？福布斯代理商委员会提供了答案，分享人工智能和自动化提高机构生产力的方法。

戴尔宣布在其私有云产品中新增Nutanix AHV支持，与现有的VMware和Red Hat形成多虚拟化管理程序策略。此举响应了Broadcom收购VMware后的许可变更，帮助客户避免供应商锁定。戴尔私有云采用分解架构，客户可独立扩展计算和存储资源。该方案初期支持PowerFlex存储，今夏将集成PowerStore。客户可继续使用熟悉的Nutanix工具如Prism UI，确保工作流程不受干扰。

近日，华为云SAP弹性云服务器m3.8xlarge.8打破了SAP两层标准销售和分销基准测试（以下简称SAP SD2 Benchmark）纪录，摘得全球桂冠。

CloudIQ如同一个健身跟踪器。使用时，用户只需安装和配置戴尔易安信存储系统，并将其连接到CloudIQ，即使身在机房的千里之外，也能随时随地了解存储运行状况。

2018年1月17日 —— GMIC大会主办方长城会（GWC）在北京举办了以“我们的十年”为主题的GMIC北京2018启动发布会暨长城会十周年会员年会。

在人工智能时代，企业必须持续进化以保持竞争力。本文探讨了"租赁经济"的概念，并引入了深度变革管理的重要性。通过案例分析，阐述了如何利用 AI 重塑企业运营模式，培养持续学习和适应能力，以应对快速变化的商业环境。文章强调，在 AI 时代，成功不是一成不变的，而是需要不断努力维护的。

这项研究证明推理模型（使用链式思考的大语言模型）不仅在解决问题上表现优异，还能更准确地表达其确信度。研究人员在六个数据集上评估了六种推理模型，发现它们在33/36种测试设置中比非推理模型表现更好。深入分析揭示这一优势来源于"慢思考"行为，如探索替代方案和回溯，使模型能够在推理过程中动态调整确信度。有趣的是，非推理模型在通过少样本学习引导进行慢思考时也能获得类似改进，证明这一能力源于思考方式而非模型结构。

Uber Eats发布名为"购物车助手"的AI功能，帮助用户更快速便捷地填充杂货购物车。用户可输入购物清单或上传图片，AI助手会自动添加所需商品到购物篮。该功能支持手写清单照片和食谱截图识别，并根据用户历史订单优先推荐熟悉商品，提供个性化体验。此举旨在与Instacart、DoorDash等竞争对手的AI购物功能抗衡。

近日，浪潮集团区块链技术研究院首席架构师王伟兵参加“区块链基础设施云座谈之工业互联网”访谈时表示，作为一种新技术，区块链在工业企业内部、工业产业等方面，都有较大价值。尤其是具有行业特色的工业区块链，赋能价值更大。

谈起数据中心，各家服务器厂商都在鼓吹自家产品性能强大，动不动就是“战力爆表”、“性能狂飙”，在数据对标上，各家厂商也是各显奇能，让人眼花缭乱……

Uber宣布以3.35亿美元收购土耳其外卖公司Getir的送餐业务，同时以1亿美元获得其杂货零售配送业务15%股份。Getir曾估值120亿美元，但疫情后需求下滑，被迫退出美欧市场并大幅裁员。此次交易由阿联酋主权财富基金Mubadala主导出售。Uber将把该业务与去年收购的土耳其配送服务Trendyol Go整合，进一步扩大在土耳其市场的影响力。

VMware公司推广NSX的一项重要手段，在于将其引入其它产品当中，从而掩盖NSX本身的突出复杂性，且微拆分与分布式加密所带来的优势完全不会因此受到影响。NSX的另一项推广策略则为NSX-T，这套NSX的最新升级版本专门面向云原生应用程序。

大多数企业不会训练自己的AI模型，而是专注于将AI应用到生产环境和推理阶段。核心任务包括数据微调和管理。关键技术包括检索增强生成、向量数据库、AI提示重用和副驾驶功能，让用户能用自然语言查询企业信息。由于GPU硬件更新速度快且成本高昂，企业更倾向于租用云端GPU容量。真正的AI价值在于推理阶段快速整理数据并优化现有模型。

Skywork AI团队通过创新的人机协作数据处理方法，构建了史上最大规模的高质量偏好数据集SynPref-40M，训练出Skywork-Reward-V2系列模型。该系列在七项主要测试中全面超越现有最佳模型，证明了数据质量胜过算法复杂度的重要原理，为AI更好理解人类偏好开辟了新道路。

中科院大学等机构联合开发的MachineLearningLM突破了大语言模型在数据分析方面的局限。该系统通过300万个合成任务的训练，能够在看到数百个例子后自动掌握各种数据预测规律。测试显示，它在金融、医疗等领域的分析准确率显著超越传统模型，同时保持了优秀的语言理解能力，为实现真正的通用人工智能分析系统开辟了新路径。

帝国理工学院开发的X-Node框架首次实现图神经网络的自我解释功能，让AI系统中的每个节点都能像医生一样解释自己的诊断思路。该技术通过内置推理模块和自然语言生成，为医疗AI的"黑匣子"问题提供了革命性解决方案，在保持诊断准确性的同时大幅提升了系统的可信度和透明度。