新版 Windows Server 2019 的发布让全球 IT 人士生了一些疑问：升级前我需要了解什么？Windows Server 2019 有哪些关键必备特性？如何最安全地进行升级？

麻省理工学院研究团队发现大语言模型"幻觉"现象的新根源：注意力机制存在固有缺陷。研究通过理论分析和实验证明，即使在理想条件下，注意力机制在处理多步推理任务时也会出现系统性错误。这一发现挑战了仅通过扩大模型规模就能解决所有问题的观点，为未来AI架构发展指明新方向，提醒用户在复杂推理任务中谨慎使用AI工具。

想象一下，你正在尝试记住一本长篇小说的情节。随着你阅读的页数增加，记住前面所有细节变得越来越困难。你的大脑需要某种方式来压缩已读信息，只保留最重要的部分，同时仍能理解故事的整体脉络。人工智能模型面临着类似的挑战，尤其是在处理长序列数据（如长文本）时。

日本奈良先端科学技术大学院大学研究团队提出SeqPE方法，突破传统AI位置编码局限。该方法像教AI"数数"一样处理位置信息，支持任意长度文本和图像处理。通过序列化表示和两个训练辅助器，SeqPE在语言建模、问答和图像分类中显著超越现有方法，为通用AI系统发展奠定重要基础。

氛围编程是指让AI完全接管代码生成，程序员不直接检查或调整生成的代码。专家认为，虽然AI在代码生成方面已相当强大，但在系统组件交互和远程思维能力上仍有不足。完全依赖AI而不理解代码运行机制存在风险，特别是在生产环境故障排除时。目前AI可能完成80%的工作，但人工监督仍然必要。

我们知道技术的变革带来的是知识生产方式的改变，在如今的数字化转型浪潮中，知识源自于数据，AI则是知识再生产的一次规模性变革。企业需要借助数字化技术弯道超车，颠覆产业。

8月7日，中央网信办网络安全审查委员会经多轮严格评估，宣布华为云政务平台以“增强”级安全能力通过中央网信办网络安全审查。这是继2017年襄阳政务云平台之后，华为政务行业云计算服务再次通过该审查。

本文介绍了如何通过个性化设置和持续互动来"训练"ChatGPT等AI聊天机器人,以获得更准确、相关的回答。重点包括管理ChatGPT的记忆功能、提供额外上下文信息,以及定期检查和调整AI存储的个人数据。文章强调了AI训练是一个持续过程,同时提醒用户在分享个人信息时要保持谨慎。

谣言止于智者。

IBM 认为，开放式混合云架构是一个集混合云的敏捷性和企业级AI的智能为一体的技术架构；与此相反，本文里提到的“像是科学怪人用碎片和部件堆砌起来的庞然怪物”是一个复杂难管、漏洞百出的架构，是一个“反乌托邦式”的架构。

2019易观A10数据智能生态大会上周在上海举行。没有冗长的开场，也没有客套的照本宣科。就连第一个上台的也不是易观自己家的人。

复旦大学研究团队首次系统分析了扩散大语言模型的长文本处理能力，发现其具有独特的"局部透视"现象和稳定的困惑度表现。基于位置编码机制的深入分析，团队开发了LongLLaDA技术，实现了6倍长文本扩展能力且无需重新训练，为AI长文本处理开辟了新路径。

在生成式AI热潮中，企业往往忽视数据基础的安全治理工作。theCUBE研究机构的Scott Hebner指出，数据是AI的生命线，任何优秀的长期AI策略都必须从数据层开始，包括数据保护。目前约95%的企业数据因缺乏保护而无法用于AI。随着AI代理和自动化以前所未有的速度生成新数据，治理必须跟上步伐，确保系统演进中的连续性、完整性和信任度。

据称英特尔正在就收购芯片制造商GlobalFoundries进行谈判，交易价值可能高达300亿美元，这将成为英特尔有史以来最大的一笔收购。

有大脑的城市才能称之为智慧城市，“城市大脑建设规范”正是为解决城市发展问题而提出，为智慧城市建设提供方法论，让理论和产业可以在实践中碰撞出真知。

相信普通消费者对NAS可能并不熟悉，但是随着个人数据逐渐增多，网盘因为安全性以及私密性关闭服务等多种风险，使得现在的用户会尝试去买一台NAS用来保存自己重要的数据，例如家人的照片、高清电影、无损音乐、工作资料。

浙江大学研究团队发现AI写作中的"时间振荡"现象：AI在生成过程的中间步骤往往给出正确答案，但最终输出时却被错误答案覆盖。团队提出"时间自一致性投票"和"时间一致性强化"两种解决方案，通过利用中间过程信息显著提升AI性能，在多个数学推理任务上实现2-25%的准确率提升，为AI系统的可靠性改进提供了新思路。

随着数据中心规模和数量的不断攀升，其能耗问题也日益的凸显，加强绿色数据中心建设成为构建新一代信息基础设施重要任务。

前端开发公司Vercel推出v0.app，这是其AI应用构建工具的最新版本。该服务允许任何人仅通过自然语言描述就能创建完整的应用程序或网站，包括前端、后端、AI生成内容和逻辑功能。v0.app采用多个AI代理协同工作，负责网络搜索、文件读取、设计灵感等任务，将体验从"提示和修复"转变为"描述和交付"。用户无需编程技能，只需描述想要构建的内容，AI就能自动处理所有编码复杂性并部署应用。

辛顿首度访华，揭秘AI超越人类的必然性：数字智能将接管一切，神经网络已彻底颠覆传统逻辑范式。