Toyota正在改革其数字员工体验(DEX)。通过使用自动化、预测分析和虚拟助手等技术,Toyota旨在大幅减少IT服务台的工作量,提高员工IT支持的效率和主动性。该项目涉及使用Nexthink等DEX工具来监测和改善员工对公司提供技术的体验,实现问题的主动检测和修复。

M-A-P团队发布的COIG-P数据集包含100万个高质量中文偏好样本对，通过15个AI模型协作生成和8个AI评委评分构建。该数据集覆盖对话、编程、数学等六大领域，显著提升了中文AI模型性能，相关模型在AlignBench评测中获得2%-12%的性能提升。团队还开源了中文奖励模型CRM和评估基准CRBench，为中文AI社区提供了重要的开源基础设施。

Renault 集团通过新成立的安培公司大力发展智能电动汽车和软件技术。安培将与高通合作,在 2026 年推出新一代软件定义汽车平台,实现车辆功能的无线更新升级,为用户提供个性化体验。这将彻底改变传统汽车行业模式,加强品牌与客户的持续联系。

这款全新AIU芯片是IBM研究院AI硬件中心投入五年开发出的成果。AI硬件中心专注于开发下一代芯片与AI系统，计划每年将AI硬件效率提升2.5倍，并希望在十年间（2019年至2029年）将AI模型的训练和运行速度拉高1000倍。

UniR（Universal Reasoner）是一种创新的推理增强方法，可为冻结的大语言模型提供即插即用的推理能力。由韩国科学技术院研究团队开发，该方法将推理能力分解为独立的轻量级模块，无需改变主模型结构。UniR的核心优势在于高效训练（仅更新小型推理模块）、出色的模型间迁移能力（小模型可指导大模型）以及模块组合能力（多个专用模块可通过logits相加组合使用）。在数学推理和翻译测试中，UniR显著超越现有微调方法，展示了轻量级模块如何有效增强大语言模型的推理能力。

9月21日，“未来已来 以变应变”鄂尔多斯新经济电商人才培训计划正式拉开帷幕。

IBM发起全新 “代码响应（Code and Response）”计划，将从波多黎各开始大规模构建、强化、测试并实施开源技术解决方案，以加速灾后恢复。

此次品牌结构调整将把如今的29个产品和服务品牌，简化成两个计算品牌，外加存储、网络、软件和服务品牌各一个。

9月1日至3日，2022世界人工智能大会（WAIC）在上海举行，以“智联世界 元生无界”为主题，探讨AI新技术与元宇宙新赛道的硬核科技、融合场景和产业生态。

随着AI赋能深入行业场景，数据基础设施的重要性愈发凸显。

Arm公司正考虑首次自主设计完整芯片，Meta可能成为首批客户之一。这一举措将使Arm与其现有客户直接竞争，但也为其开辟了新的收入来源。此举背后的动力是人工智能基础设施市场的巨大潜力，但也可能影响Arm与现有客户的关系。

杰和R250是一款2U双路Purley平台标准机架式服务器，采用英特尔C622服务器专用芯片组，支持最新英特尔至强 Skylake-SP/Cascade lake-SP处理器，最高支持165W。

4月18日，火山引擎在其举办的“原动力大会”上发布自研DPU等系列云产品，并推出新版机器学习平台：支持万卡级大模型训练、微秒级延迟网络，让大模型训练更稳更快。

浪潮TS860G7是面向关键商业计算场景而设计的八路服务器产品，其领先的架构设计、卓越的性能表现和全面的可靠性设计，为金融、能源、交通等行业的核心关键业务保驾护航。

面对数据中心耗电量巨大引发的批评，Anthropic成为最新一家承诺限制数据中心对周边居民电费影响的AI公司。该公司表示将承担更高的月度电费，全额覆盖数据中心接入电网所需的基础设施升级成本，避免这些费用转嫁给消费者。此前Anthropic公布了在纽约和德州建设数据中心的500亿美元计划。随着电费上涨成为美国选举焦点，微软和Meta等公司也做出类似承诺。

近日，SAP 宣布推出一系列全面的资源、服务和转型激励措施，旨在帮助每位客户顺利迁移至云端，并保持云端带来的创新速度和水平。

Gartner公布了2020年公有云IaaS的市场数据，全球IaaS市场比2019年增长了40.9%，而中国的增长达到了62.1%。

Splunk今天宣布计划收购IT预警初创公司VictorOps，此举将有助于让Splunk基础设施分析平台成为IT团队工作中一个更重要的组成部分。

当双方之间存在供与需的连接，便形成了甲方与乙方，客户与供应商的关系。而当双方之间有了共同愿景的连接，便形成了合作伙伴的关系。

这项研究突破了大语言模型推理能力主要局限于数学和编程领域的限制，提出了"General-Reasoner"训练方法，使模型能够在物理、化学、金融等多领域展现高水平推理能力。研究团队构建了包含23万个跨学科问题的高质量数据集，并开发了基于生成式模型的答案验证器，取代传统规则验证方法。实验证明，该方法在MMLU-Pro等12个基准测试中表现优异，成功实现了全领域的推理能力提升，同时保持了在数学任务上的卓越表现。