然后就他写着写着，Prompt就越写越长。因为他发现，原来是可以把思考结构给封装进去的，他之前读了大量的这种工具书，脑子里全是各种各样的方法论，随便掏一个，就能咣咣咣咣大量的写。

区块链的炒作像许多以前的流行词（云、大数据、物联网）一样可能颇为极端，但炒作之中大家也感受到了真正的转变。区块链到底能不能在全球被采用尚无定论，但有一点是肯定的：区块链空间的活动正在增长。

就像我们之前曾经达到性能方面的一座座里程碑一样，百亿亿级实际上只是一个算力里程碑。而赛灵思近期推出的Alveo U55C加速器卡，在结合了非常多当今HPC工作负载需要的关键功能之后，为数据中心跨越百亿亿级计算性能，奠定了坚实的基础。

2019年3月26日—今日，新元科技在京宣布战略升级——“拥抱人工智能新时代、做行业机器人领先者”，并在全球范围内，率先推出五大行业机器人解决方案:电宝、视宝、维宝、路宝、安宝，集中展示了“人工智能+机器人” 赋能产业的实现路径。

WordPress.com 推出了一款基于人工智能的网站构建器，用户可通过聊天式界面轻松创建网站。该功能免费向 WordPress 用户开放，主要面向企业家、自由职业者和博主等需要专业在线形象的群体。虽然目前还不能创建复杂的电商网站，但这一工具将帮助 WordPress 更好地与 Squarespace 和 Wix 等竞争对手抗衡。

7月30日，由世纪互联蓝云和红帽联合举办的红帽OpenShift 在线研讨会成功举行。研讨会上红帽和蓝云的资深架构师分别对红帽OpenShift做了详细的介绍、并分享了丰富的使用场景和客户案例。

列支敦士登总理Adrian Hasler相信，区块链技术将对各个领域产生深远影响，同时亦在着手制定新的区块链法以提供建立区块链业务的基本要求与监管基础。

HPC存储提供商DDN收购了英特尔的Lustre文件系统业务，包括其开发团队和支持合同。

马斯克旗下xAI开源了Grok-1，一个3140亿参数的混合专家模型，成为迄今为止参数量最大的开源LLM。Grok-1未针对特定任务微调，使用JAX和Rust自定义训练堆栈训练。项目在GitHub上迅速获得关注，马斯克借此讽刺OpenAI的开放性。Grok-1的开源可能推动AI技术的广泛采纳和快速发展，同时加入开源与闭源的辩论。

NVIDIA GTC 2019只是一个起点，从这个起点出发，NVIDIA前进的路还很长。在如今这个数字经济盛行的年代，整个产业对于算力的需求是持续性的，NVIDIA要做的就是赋能产业的变革，以GPU为抓手，加速加速为根本，联合生态伙伴，为用户提供端到端的一站式解决方案。

中国企业真正的上云之路应该是从IaaS开始的，尤其是云主机是很多企业上云的首选，其实，IaaS并不是所有场景都合适，用PaaS模式可能更为经济、弹性更好，而且灵活。

这个世界需要加速计算，需要云，需要NVIDIA和百度智能云，一起深入客户一线，一起发现、优化，加速最重要的计算任务，需要业务、工程、优化工程师的紧密合作！

尽管智能手机销量有所放缓，但向用户推送更多广告，无疑能抵消这部分颓势，接下来就看苹果粉丝和反垄断监管机构答不答应了。

最近，电影院终于开门了，各大爆款综艺也陆续开播，全民追更、弹幕讨论给后期大大“加鸡腿”还是“寄刀片”的快乐又回来了。然而，这久别重逢的背后，却是各大影视后期制作公司“人艰不拆”的一百多天，北京真橘猫影业有限公司，就是其中之一。

这项研究提出了"B-score"，一种新指标用于检测大语言模型中的偏见。研究人员发现，当模型能看到自己之前对同一问题的回答时（多轮对话），它能够减少偏见并给出更平衡的答案。B-score计算单轮与多轮对话中答案概率的差异，无需外部标注即可识别有偏见的回答。实验证明，将B-score用于回答验证可显著提高准确率，在标准基准测试上平均提升2.9个百分点。这一发现不仅提供了实用工具，还表明大语言模型具有自我纠正能力。

考虑到这一点，HPE本周更新了OneSphere混合云管理产品，增加了新的“容器服务”功能。HPE表示，这是为了帮助企业满足持续编排和扩展容器化应用的要求。

清华大学研究团队开发了一种名为Safe-Sora的创新技术，首次实现在AI视频生成过程中嵌入图形水印。该方法通过分层自适应匹配机制，智能地将水印图像分割成小块并分配到视频中最适合的位置，同时利用3D小波变换增强的Mamba架构处理视频时空特性。实验表明，与现有方法相比，Safe-Sora在保持视频质量、水印保真度和抵抗各种处理操作方面均取得了显著优势，为AI生成内容的版权保护提供了有效解决方案。

3月25日，中国科学院“先导杯”并行计算应用大奖赛在线上启动。

这篇论文介绍了首个开源的验证码测试平台Open CaptchaWorld，专为评估多模态大语言模型智能体的交互式推理能力而设计。研究团队开发了包含20种验证码类型的综合测试环境，并提出了"验证码推理深度"这一新指标来量化任务复杂度。实验结果显示，即使最先进的AI模型成功率也仅达40%，远低于人类的93.3%，揭示了当前技术在处理多步交互任务时的显著局限性。

国际能源署的一项分析显示，到 2030 年，全球数据中心的用电量将翻倍以上，略超过日本的总用电量。AI 被认为是推动这一增长的最大因素。该机构预计，未来五年内，数据中心将占发达经济体电力需求增长的 20% 以上，其中 AI 将是主要驱动力。同时，该机构也寄希望于 AI 技术能帮助缓解其自身造成的能源压力。