王家卫的《一代宗师》里有句台词“功夫,是纤毫之争”,而视频剪辑则是分秒之争,所以电脑性能至关重要

SUSE虽然没有获得Red Hat Enterprise Linux（RHEL）或Canonical Ubuntu那样的成绩，但它仍然是一个很好的Linux服务器发行版。现在，SUSE在服务器数据中心中又迈出了一步，即将于7月中旬发布SUSE Linux Enterprise Server（SLES）15。

京东数科T1金融云针对金融行业数字化转型痛点，为银行、证券、保险、基金、信托等金融机构提供IT架构升级所需从咨询到实施的整体解决方案

按下电脑的开机按钮，几分钟就能看到桌面已经准备好了。这种早已习以为常的习惯，曾经一度是传说。早期电脑速度之慢，是今天的我们所不能忍受的。

Glenn Remoreras六个月前加入年收入86亿美元的Breakthru Beverage集团担任CIO，致力于推动数字化创新和AI应用。他领导开发B2B电商平台Breakthru Now，目标实现7亿美元收入。通过与AWS合作构建云基础设施和数据架构，采用教育优先的方式提升组织AI素养，举办高管AI峰会普及知识。他强调创新需要业务主导、技术驱动的融合团队模式，为未来智能代理AI的应用奠定基础。

人工神经网络的工作原理在很大程度上仍是个未解之谜，Anthropic的研究人员已经找到了解开这一谜团的希望。

在人人都追逐最前先进科技的硅谷，Cepton却选择沉下心来研究市场的切实需求，全心扑在ADAS（高级驾驶辅助系统）领域。

随着AI硬件面临功耗、散热和延迟等挑战，神经形态计算正成为下一代AI的关键技术。中科院最新发布的达尔文猴3芯片展现了这一技术的突破性进展。神经形态系统模仿人脑的事件驱动机制，在边缘环境中实现超低功耗和实时处理。该技术在医疗诊断、工业控制、网络安全和物流等领域显示出巨大潜力，有望解决传统GPU架构的能耗和基础设施限制问题。

本文探讨了人们对人工智能的普遍担忧,并提供了一些建议来帮助人们适应AI技术。文章介绍了常见的AI恐惧,如就业displacement和失去人际关系等。同时,文章也给出了一些建议,如使用免费AI工具、自动化繁琐任务等,以帮助人们更好地理解和利用AI。专家Andrew Ng还分享了AI在商业应用中的潜力,强调了设计直观易用的AI系统的重要性。

打造“同路人”文化体系，优质资源向优质伙伴倾斜，共同投入构筑长效竞争力，共建公平公正、阳光透明的合作环境。

GitHub宣布将加强npm注册表安全措施以应对近期攻击。9月份npm遭遇多起钓鱼攻击和恶意软件感染，超过500个受损软件包被移除。GitHub将移除传统认证方式，包括经典令牌和一次性密码，缩短令牌生命周期，默认启用可信发布和双因子认证。可信发布通过OpenID Connect验证软件包来源并颁发短期令牌，目前仅支持GitHub Actions和GitLab CI/CD管道。

日前，IBM 与九州云日前宣布达成合作，共同打造新一代混合云管理平台。此次双方合作的立足点是通过共同打造新一代云管理平台，支持边缘计算等新业务，满足企业混合多云管理，以及云边协同的需求。

本文介绍了 Posha 这款台面机器人，其创始人 Raghav Gupta 希望解决亲自烹饪家常菜所耗费时间的问题。Posha 使用计算机视觉技术，根据用户选择的菜谱和预先添加的食材自动完成烹饪，未来还将引入生成式 AI 优化菜谱生成，为忙碌的用户节省大量厨房时间。

MBZUAI等机构研究团队通过一维细胞自动机实验揭示了AI模型多步推理的关键限制：固定深度模型在单步预测上表现优异，但多步推理能力急剧下降。研究发现增加模型深度比宽度更有效，自适应计算时间、强化学习和思维链训练能突破这些限制。这为开发更强推理能力的AI系统提供了重要指导，强调了真正推理与简单记忆的本质区别。

新基建助力数字经济发展，突出表现在加速数字产业化和产业数字化。可以说，数字化基础设施和数字化产业生态是新基建的双重内核，而核心技术供给是关键要素。

本文探讨了一种防范通用人工智能（AGI）和人工超级智能（ASI）存在性风险的方法：将它们置于计算机仿真世界中进行测试。虽然这种方法看似合理，但存在诸多挑战。AGI可能会隐藏恶意行为，或因被欺骗而转向恶意。此外，仿真环境可能无法完全模拟真实世界，导致测试结果不准确。构建高质量仿真系统的成本和技术难度也不容忽视。文章认为，仿真测试虽有价值，但并非万能解决方案。

2018年10月30日，由中国通信学会和中国移动联合主办的“2018边缘计算技术峰会”在京举行。中国移动牵头成立边缘计算开放实验室，34家合作伙伴入驻。

复旦大学联合多所知名院校开发了GeometryZero模型，通过创新的群体对比策略优化（GCPO）方法，让小尺寸AI模型具备了类似数学专家的几何推理能力。该模型能智能判断何时使用辅助构造工具，在多个几何基准测试中表现优异，为AI教育应用的普及化奠定了基础，展现了专门化训练的巨大潜力。

清华大学研究团队开发出能够像人类一样理解物理世界的人工智能系统。该系统采用"子等变图神经网络"架构，内置物理规律，能仅通过观察预测物体运动和相互作用。与传统AI相比，新系统预测精度提升30-45%，且具备强大的泛化能力，可应用于机器人、自动驾驶、游戏开发等领域，代表了从数据驱动向知识驱动转变的重要突破。

Stripe联合创始人John Collison最近与Anthropic CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）进行了一次对话。