当前美国的“消费者”们正沉浸在前所未有的“0元购”狂欢中，一场“盛宴”却是零售业的“噩梦”。生活成本的上升压缩了消费者预算，零售商们承受着前所未有的压力。过去两周，沃尔玛、塔吉特、均提及这种犯罪行为对其业务和员工的影响损失达到了数十亿美元。

数字化时代，数据已成为企业和个人最重要的资产之一，数据安全治理也成为亟待解决的问题。用友具有丰富的数据治理经验，能帮助企业高效构建数字防火墙，有效保障企业数据资产。同时，数据安全治理需要人人参与，共同为数据要素激活和释放数据价值保驾护航。

数字化时代变革中，企业内外部均面临着诸多挑战，财务系统首当其冲。

约翰霍普金斯大学研究团队发现，即使给AI模型提供近乎完美的外部反馈，它们仍然无法完全吸收并达到理论最佳表现，这种现象被称为"反馈摩擦"。研究通过九项不同任务测试了多个先进AI模型，发现所有模型都存在这一局限性，且主要原因是模型的反馈抗拒而非反馈质量问题，为AI自我改进研究指明了新方向。

虽然“云混搭”的方式可以很好满足企业对于各类业务的不同负载需要，兼顾成本和性能需求，但是要让这个复杂架构变成一个“有机整体”，“搭配和混合”的技巧就会很重要。

汽车维权的这出戏码，二十年来都没学会换剧本，即维权的成功与否，取决于谁能“搞出动静”。

精准农业一词是指为水、农药和化肥等农业投入找到“黄金地带”的技术组合，以最大限度地提高产量和效率。这是关于这些投入的适量性——不要太多以至于多余的投入被浪费，也不要太少以至于农民的产量低于他们的能力。

芝加哥大学研究团队通过创新的"分支因子"测量工具，发现经过对齐训练的AI模型生成选择比原始模型减少近十倍，解释了现代AI助手回答相似的原因。研究还发现这种"保守化"在复杂推理中反而提升了稳定性，并提出了通过引导方式平衡AI可靠性与创造性的方法，为AI技术发展提供重要指导。

企业的灾难恢复计划可能更侧重于核心技术元素、数据中心、关键基础设施和系统；而业务连续性计划则立足于更广的视角，着眼于整个企业，从而尽量降低或完全避免业务中断对企业日常运营造成的影响。

MIT等顶尖机构联合提出SparseLoRA技术，通过动态稀疏性实现大语言模型训练加速1.6倍，计算成本降低2.2倍。该方法使用SVD稀疏性估计器智能选择重要计算部分，在保持模型性能的同时显著提升训练效率，已在多个任务上验证有效性。

戴尔易安信中国研发集团非结构化数据部门全球汽车解决方案架构师，着力于帮助全球客户设计和咨询ADAS和自动驾驶解决方案的基础架构。

这项研究揭示了多语言大型语言模型内部的语言表示对齐现象，并开发出推理时语言控制技术（ITLC），能在不重新训练模型的情况下精确控制语言输出。研究团队发现模型中间层存在自然的跨语言对齐，基于此开发的语言控制方法在跨语言生成和缓解语言混淆方面表现优异，语言正确率达到近100%，为多语言AI应用提供了新的技术路径。

在新的背景下，重新提起和重视区域经济一体化和产业集群有何深意与新意?数字化的运行和发展对区域和产业的发展有着怎样的意义?

Pure Storage今天公布了第二季度财报，结果好于预期，但由于闪存市场持续存在供过于求的问题，使得Pure Storage调低了未来三个月的收入预期。

抢占型实例（Spot Instance）是计算资源的一种购买方式。与传统的包年包月实例、按量付费实例不同，抢占型实例的售价跟随市场需求与库存的供需关系实时浮动。

波士顿红袜队IT副总裁Brian Shield说，“棒球在美国是一种消遣，但棒球也是一个快速变化的球赛。现在大部分棒球赛事都是由科技驱动，特别是棒球赛事后台的事情。”

智能制造工业互联，这些应该是一个整体性的概念。国家对这个事情比较重视，以此推动整体的产业升级。信息技术走到今天，对制造业企业也带来了转型的新机会。

随着数据成为商业核心，传统系统和单点解决方案的拼凑已无法应对当前风险。组织需要重新定义数据安全、合规和AI治理战略，将其整合为一个无缝、可扩展的框架。领导者必须摒弃碎片化管理，拥抱新的统一模式，以应对AI风险、监管压力和失控的数据扩散等挑战。

极端天气和环境，都对PC的需求提出了极致考验。正所谓，术业有专攻，一台能抗摔又抗腐蚀的PC哪里找，结果老板推荐了这台戴尔Latitude Rugged坚固型笔记本。

对于人工智能的粉丝和采用者来说，2017年是令人兴奋的一年。进入2018年，我们想看看未来将要发生什么。有一件事是肯定的：我们刚刚开始这个旅程，今后一年会有很大的成功以及巨大的失败。