全球ICT领域最具创新性的两家公司爱立信和英特尔公司正在汇集卓越的研发成果，打造高性能的Cloud RAN解决方案。

根据海信集团一线的知识和经验，让企业成为开源人才的“练兵场”，让开源团队成为一支“能打胜仗”的团队，才能持续推进人才队伍建设，助力企业转型升级。

微软在Microsoft Build 2023大会上推出了Dev Home新功能，帮助Windows 11开发者提高工作效率。

尽管自 2004 年以来，Cat 6A 的部署规模一直在稳定增长，但对于该技术的功能和局限性，仍然存在许多疑问和误解。以下是一些最常见的问题和解答。如您还有其他问题，也请文末关注后私信 @康普中国，我们将在第一时间予以响应。

上海麦图信息科技有限公司，借助华为云ModelArts一站式AI开发与管理平台，开发出跑道防侵入场景中的航空器识别AI模型。

上海AI实验室研究团队开发了革命性的AI编程验证方法，让大语言模型能够在最小人工干预下自动生成和验证程序规范。该方法摒弃传统的人工标注训练，采用强化学习让模型在形式化语言空间中自主探索，在Dafny编程验证任务上显著超越现有方法，为AI自主学习开辟新道路。

对象存储设备提供商Cloudian与Infinity Storage合作非常成功，最终Cloudian决定收购Infinity。

对于戴尔来说，我们认为数据中心业务仍然处境艰难，尽管存储产品进入新的周期。不过戴尔将继续受益于远程办公的趋势，因为我们认为笔记本电脑产品还有新的需求空间，会在戴尔未来的财报中占据一席之地。

这项由香港大学等机构合作开发的FedPrLLM框架，首次将联邦学习与大语言模型修剪技术结合，解决了隐私敏感领域无法共享数据进行模型压缩的难题。研究表明，采用层比较的一次性修剪策略且不进行权重缩放，可以在保护数据隐私的同时高效压缩大型语言模型，为医疗、金融等对隐私保护要求高的行业部署轻量级大语言模型提供了新思路。

华尔街日报科技专栏作家Joanna Stern专访OpenAI首席技术官Mira Murati，讨论全球爆火的文生视频模型Sora。访谈中，Mira回应了Sora的缺点、训练数据来源、上市时间以及生成内容的安全性等问题。Sora存在诸如理解提示文本不准确、物体控制不稳定等问题，且算力需求巨大，短期内不会上市。Sora的训练数据来自Shutterstock，未来可能推出视频修复功能。

西安交通大学等机构研究团队提出的"基于先验的深度思考"(DP)框架，通过充分利用知识图谱中的结构信息和约束条件，显著提升了大语言模型的推理可靠性。该框架包含知识蒸馏、规划、实例化和内省四个组件，通过渐进式知识蒸馏策略和推理内省机制，使模型能生成更忠实和可靠的回答。在三个基准数据集上的实验表明，DP不仅提高了推理准确性，特别是在ComplexWebQuestions数据集上的Hit@1提升了13%，还大大减少了模型交互次数，展现出极高的实用性。

英特尔公司今天宣布成立一家名为Articul8 AI的独立公司，该公司将在数字基础架构投资公司DigitalBridge Group Inc.的支持下，为企业客户提供生成式人工智能软件功能。

近日，紫光股份旗下新华三集团数字乡村研学基地揭牌仪式在浙江衢州余东村举行，该基地将融合新华三集团推进数字乡村的全域实力以及余东村敢为人先的智慧转型经验，探索数字化与乡村场景融合的创新空间。

综上所述，在产业“升维”背景下，浪潮立足“云＋数”，通过平台＋生态的策略，帮助政府、各行各业应对数字经济的挑战。孙丕恕说，在成为“云＋数”新型互联网企业过程中，浪潮一方面加快自身发展，另一方面需要客户、合作伙伴的支持。

“AI将会在人类未来文明的演进中，扮演非常深刻的作用和影响。”

微软拥有40万个成员的合作伙伴生态系统对于中小型客户（SMC）群体取得成功“至关重要”，2025财年这个群体的总潜在市场规模为6610亿美元。

在F5以云无边界，架构未来为主题，举办F5多云应用服务科技峰会前期，F5公司全球执行副总裁兼首席技术官、首席华裔科学家林耕接受了至顶网的访问，并向我们讲解F5如何通过多云应用服务，助力企业迎接数字化挑战。

“我们现在以服务模式在运行的云有20多朵，明年的目标是50朵，后年的目标是100朵。”

日本大阪大学和捷克技术大学研究发现，CLIP等AI视觉模型能从图像中识别相机型号、压缩方式等技术细节，准确率超80%。这种能力会影响模型对图像语义的判断，导致检索和识别结果出现偏差。研究分析了47种模型，发现视觉语言模型最敏感，自监督模型相对较好。团队还发现训练时使用数据增强技术可降低这种敏感性，为改进模型提供了方向。

微软首席执行官Satya Nadella在最近的一次投资者会议上表示：“人工智能将成为未来技术发展的重要趋势之一。”