11月10日，在2023世界储能大会，宁德市时代新能源科技股份有限公司总工程师许金梅指出，储能做到极致安全，可以用工程视角用统计学方法论量化。

微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理 康容署名文章：7160亿美元的数字化转型市场，创新能为汽车产业做什么？

近期，SPC（Storage Performance Council）官方测评数据显示浪潮分布式存储性能全球第一。

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。

工业互联网的作用，就是通过对人机料法的管理与协同，实现事前的预测、事中的监测和事后的追踪，从而优化每一个业务环节，提高生产质量和效率，降低生产成本。

本文深入探讨了一个普遍的误解：人工通用智能(AGI)最终会演变成一个庞大的统一系统。作者认为，基于当前AI发展态势，更可能出现多个独立但相互关联的AGI系统。文章分析了AGI之间可能的竞争与合作关系，以及这种分布式发展模式对人类社会的潜在影响。

IBM Services 高级副总裁 Mark Foster 于IBM Think Digital 大会上的主题演讲全文。

思科新任安全主管Tom Gillis告诉记者：“利害攸关，目前的方法是用个别单点解决方案。单点解决方案好是好，却没有完成任务……”。

2024年IEEE主席Tom Coughlin表示：“人工智能将刺激更多的数据中心使用、现有数据中心的扩展和新数据中心的创建。”

Meta正投入数百亿美元建设GPU数据中心，但在与OpenAI和Anthropic的竞争中表现不佳。CEO扎克伯格将目标转向AI超级智能，声称要为每个人提供个人超级智能助手。公司计划2025年投入720亿美元用于基础设施建设，包括多个千兆瓦级数据中心。然而，其Llama 4模型表现不如预期，最大的Behemoth模型已被取消。分析师担心这次AI投资是否会重蹈元宇宙的覆辙。

纽约大学研究团队通过INT-ACT测试套件全面评估了当前先进的视觉-语言-动作机器人模型，发现了一个普遍存在的"意图-行动差距"问题：机器人能够正确理解任务和识别物体，但在实际动作执行时频频失败。研究还揭示了端到端训练会损害原有语言理解能力，以及多模态挑战下的推理脆弱性，为未来机器人技术发展提供了重要指导。

这项跨国研究首次系统评估了大语言模型生成编程测试用例的能力。研究团队构建了包含500个竞赛问题和10万错误代码的TestCase-Eval基准，设计了故障覆盖和故障暴露两个核心任务。测试19个主流模型后发现，最佳模型仅达43.8%成功率，远低于人类专家的93.3%，揭示了AI在程序调试辅助方面的巨大改进空间。

制药之匠心，已不仅仅影响着工艺或是品质，更承接着“生命之重”。

如今SDS领域玩家众多，技术流派也很多，有开源的、有闭源的；有对称结构、有非对称结构；有叫SDS的、也有叫HCI（Hyper-Converged Infrastructure）、还有叫ServerSAN、云存储的，令人眼花缭乱、摸不清头脑。

在瞬息万变的后疫情时代，各种传统行业的数字化转型持续迅猛发展。传统上进展缓慢的行业（例如人寿保险）是一个很好的例子，科技初创公司时下正在利用创新方式解决众所周知的诸如客户体验不佳的老问题。

Starburst公司开发并使用开源分布式SQL查询引擎Trino来查询和分析分布式数据源。CEO Justin Borgman认为,在人工智能时代,能够访问企业所有数据的公司将获胜。Starburst正在扩展其连接器,为AI提供全面的数据访问和治理服务,并计划在今年5月发布进一步的AI相关功能。

大模型系列第二篇。

阿里巴巴和同济实验室联合推出的Qwen3 Embedding系列模型在文本嵌入和重排技术上取得突破性进展。这套模型基于Qwen3大语言模型构建，采用多阶段训练策略，结合大规模合成数据和高质量监督数据，实现了在MTEB多语言、英文、中文和代码等多个基准测试中超越现有最佳开源和商业模型的性能。该系列提供0.6B至8B参数的多种规模选择，以Apache 2.0许可开源，为搜索引擎、推荐系统和检索增强生成应用提供强大支持。

阿联酋人工智能大学研究团队开发出创新方法，让GPT-3.5等大型语言模型学会像专业事实核查员一样评估新闻媒体。通过模仿专家标准设计问题体系，该方法在政治偏向预测上达到93.5%准确率，在事实准确性预测上达到80.6%准确率，为媒体素养教育和信息筛选提供了新工具。

T-Tech实验室开发出革命性的VL-DAC训练方法，让AI机器人能够通过观看简单模拟环境学会复杂的现实世界技能。该方法将AI的"观察思考"与"实际行动"分开训练，避免了传统方法需要复杂参数调整的问题。实验证明，AI在导航、卡牌游戏等简化环境中训练后，在真实世界的游戏控制、空间规划和网页操作任务中性能分别提升50%、5%和2%，为降低AI开发成本开辟了新路径。