在最近举行的一场媒体圆桌上，IBM大中华区安全专家结合企业当前面临的安全挑战，对《2023年数据泄露成本报告》进行了深度解读，并建议企业尽快采取必要的应对措施，包括提高安全优先级，加大投入，以及采用前瞻式安全策略防范于未然。

“Rambus 正在利用其广泛的服务器内存专业知识来满足不断增长的客户端 PC 需求，尤其是 AIPC。

黄金、钻石业正在渴望区块链的到来。

骁龙888支持的先进5G连接将重新定义当前的移动体验，从而开启移动办公、视频通话、媲美主机游戏的云游戏等移动体验的未来。

在激动人心的2024 F1联想中国大奖赛开幕前夜，4月18日晚，ThinkBook在上海举办“锐意狂飙F1·ThinkBook新品抢先试驾夜”，活动上正式发布了ThinkBook 16p AI元启版、ThinkBook X等多款AI PC新品。

“供应链”这个概念对于不同的行业可以有不同的含义。但这里的概念可以描述为相互链接并实施到组织IT网络的硬件或软件解决方案，目的是实现最高效率。这些不受控制、未定期修补或更新的来源会带来网络攻击的风险，而这些风险本应确保最终生产力的安全。

DeepMind发布了另一篇题为《通过自我强化学习算法掌握国际象棋与将棋》的论文，展示了AlphaGo Zero如何在国际象棋与将棋领域分别击败最强程序StockFish与Elmo。更可怕的是，其整个学习过程是从一窍不通到成为世界上最强的下棋程序，仅用了24个小时。

12月16日，华为云《探秘·云新知》第三期正式上线。节目深度解读华为云云原生数据库的优势能力，帮助用户随时、随地、随心使用数据库。

丰田汽车北美公司（Toyota Motor North America）正在通过一系列以云为中心的工具将自动化议程推进到高速档，以节约成本并向数据支持运营的模式发展。

这一切，将给制药这一历史悠久且至关重要的行业带来前所未有的变革。

AI正重塑人类生活的方方面面，从商业到国防再到社会政策。AI计算能力与全球影响力息息相关。各国和企业纷纷投资巨额资金建设数据中心，以增强AI实力。预计到2030年AI市场规模将达1.81万亿美元，掌握最佳数据和计算平台的国家将占据优势地位。AI计算力的竞争已成为21世纪全球力量的决定性较量。

我们引用了该篇评测报告，详细原文如下。同时，浪潮信息当前也推出了NF5468A5“超值机型 限免试用”活动，对该GPU服务器感兴趣的不妨一试。

AMD的EPYC和Ryzen处理器嵌入式版本日前出台，从而将Zen架构带入了新的领域，也丰富了AMD公司的处理器产品组合，给英特尔带来更大的压力。

如果说理解业务意图是IBN实现的第一阶段，那么未来IBN理解商业意图则带来了更多的想象力。现在，这种想象力正逐渐变为现实。在正在召开的2018世界移动大会上，华为正式发布了基于意图的网络，称之为意图驱动的智简网络（Intent-Driven Network）解决方案。

如果要问开会的痛点究竟在哪？你或许一口气可以说出很多个。如何打通奇经八脉，解决会议场景下的痛点，去繁从简，打造一间最干净的会议室，小鱼易联告诉我们答案。

在传统的存储模型中，数据一般存储在硬盘和固态硬盘上，在需要进行数据分析的时候，将其传输到外部的计算设备，通常是服务器。计算存储能在数据所在的存储盘上进行数据计算处理，进而直接从数据中生成洞察力和价值，以释放更多数据的潜能。

下面就让我们来看看这些热门的存储初创公司，他们致力于解决围绕数据的各种问题，从基础硬件部分的多样性角度，再到最复杂的云能力。

Perplexity本周发布的Comet AI浏览器标志着智能代理应用时代的到来。该浏览器采用AI原生设计，配备能够理解网页内容的AI助手，可在侧边栏中实时回答用户问题。OpenAI随即宣布将推出自己的AI浏览器，验证了这一趋势。智能代理应用不同于传统的AI功能增强产品，而是围绕AI能力重新构建整个工作流程。企业需要从SEO转向AEO优化，为AI发现做好准备。

PointArena是由华盛顿大学和艾伦人工智能研究所联合推出的多模态指向能力评测平台，分为三个互补组件：Point-Bench（包含982个指向任务的静态数据集）、Point-Battle（收集4,500多人类偏好投票的在线竞技场）和Point-Act（真实机器人操作系统）。研究发现Molmo-72B在指向任务上表现最佳，专门针对指向训练的模型明显优于未经训练模型，而语言推理（如思维链）反而降低指向准确性。三种评测方法间存在高度相关性，表明精确指向能力对桥接抽象推理与实际行动至关重要。

VS-BENCH是清华大学和中国科技大学研究团队开发的首个多模态基准测试，专门评估视觉语言模型在多智能体环境中的战略推理和决策能力。研究涵盖八个视觉基础环境，包括合作型、竞争型和混合动机游戏，从战略推理和决策两个维度进行评估。实验结果显示，即使是最先进的视觉语言模型也存在明显不足，最佳模型在推理准确率上仅达47.8%，标准化回报率仅为24.3%。研究还发现模型在提取视觉信息、多智能体协作和战略均衡等方面存在明显短板，为未来研究指明了方向。