《致胜人效时代o访谈录》与东明石化集团人力资源管理中心总监王军从战略转型的视角，复盘观察东明石化的人才管理变革——在切入下游产业、迈向国际集团梯队的前夜，如何用SAP SuccessFactors革新管理理念，提升管理效率，用人才之变，激活产业布局的共振。

联物为城，聚贤为市，在4月26日举行的2018南京云栖大会上，阿里云首次解析了数字城市的三种密码：基础设施数字化、统一的物联网平台及创新的生态协同。

激烈的竞争态势，正迫使我们创造出新的方法来保护数据与通信信息，免受超级强大的量子计算机带来的破解威胁。

国际电子设备会议（IEDM）和蒙特利尔神经信息处理系统会议（NeurlPS）在旧金山正式举行，这对于那些希望了解上人工智能研发进展的人来说是一个很好的机会。

在张涛看来，云计算时代，软件定义存储的发展势头越发迅猛，在早期用户最初的需求较为简单，到后期需求越为复杂，而厂商也在逐渐加强产品及服务的研发力度。

韩国UNIST团队开发出全球首个能同时理解视觉、听觉和文字信息的情感AI系统，不仅能听懂对话内容，还能感知用户的真实情绪状态并用合适的语调回应。该系统基于包含31000句真实对话的MSenC数据集训练，在情感适宜性、对话自然性等方面显著优于现有技术，为人机交互带来革命性改变。

欧洲最大地方政府伯明翰市议会第二次实施Oracle财务和人力资源系统项目仍处于"琥珀-红色"风险等级，距离预期上线时间不足九个月。该项目预算从最初的2000万英镑飙升至1.31亿英镑。2022年首次上线的Oracle系统造成灾难性后果，导致现金交易错误频发，市议会于2023年秋季实际破产。目前正计划于2026年4月重新实施Oracle系统及第三方现金管理软件，但项目仍面临资源压力、数据所有权等重大风险。

这项研究首次系统研究了大语言模型在表达不确定性时的"忠实度"问题，发现它们往往在不确定时仍使用肯定语言，导致用户过度信任。研究团队提出了MetaFaith方法，通过激发模型的"元认知"能力，使其能更诚实地表达不确定性。在14种模型和10个数据集的测试中，MetaFaith将忠实度提升了高达61%，且83%的情况下被人类评为更可靠。这一突破对构建更值得信任的AI系统具有重要意义。

随着AI的使用、创新和监管混乱超过认可的标准，IT领导者只能开发内部方法来减轻AI风险，依靠框架、工具和他们的同事来正确使用AI。

2013年，吴思进无意中接触到了区块链技术，找来了比特币白皮书和一堆代码，埋头看了两天，触动很大。“区块链是一种底层基础建设”，他决定将自己2008年创办的复杂美全面转型，开始探路区块链研发。

ByteDance与南洋理工大学联合开发的MMSearch-R1是首个端到端多模态搜索强化学习框架，让AI学会了"按需搜索"——知道何时依靠内在知识、何时主动搜索外部信息。该系统整合图像和文本搜索工具，通过精心设计的奖励机制训练AI的搜索判断力，在知识密集型任务中准确率超越同规模基线3%，搜索调用减少30%以上，为构建更智能可靠的AI助手开辟了新道路。

Omniverse是英伟达的一款超现实实时3D图形协作平台。现在，英伟达正在对该平台进行多项改进，将让创作者、开发人员和企业客户更容易打造“数字孪生”或者设计虚拟模型以准确地模拟真实世界的物体。

英国初创公司HoloMem正在开发基于带状盒式存储和驱动器的多层全息存储技术，使用寿命超过50年，可直接插入LTO磁带库机架无需更改上游软件。该技术采用现成组件如5美元激光二极管和量产聚合物薄片，成本低廉且坚固耐用。与传统全息存储不同，它使用光学读取的磁带带而非玻璃板。200TB容量的WORM格式盒带长约100米，可实现LTO系统的无缝升级。

能多洁集团（Rentokil Initial）是一家害虫防治和卫生服务巨头，该集团IT共享服务总监Ed Higgs已经在此工作了十几年的时间。他在帮助能多洁集团削减了数据中心设施并转向新技术平台之后，仍然有着进一步变革的雄心壮志。

随着AI等新兴技术重塑商业环境，CIO角色持续扩展，需要承担更多战略责任。研究显示94%的CIO需要向董事会汇报技术投资回报率，85%面临技术价值证明压力。专家建议CIO采用五大策略确保职业发展：主导而非仅参与战略制定；拥抱技术专家身份，深入了解新兴技术；以敏捷性和同理心推动变革；保持好奇心和持续学习；提升领导力技能。这些能力将帮助CIO在快速变化的技术环境中保持竞争优势。

MIT、哈佛和芝加哥大学研究人员提出"波将金理解"概念，用于描述大语言模型的新型失效模式。这些模型在概念基准测试中表现优异，但缺乏实际应用这些概念的真正理解能力。研究显示，模型能准确解释概念定义，却无法正确识别、生成或编辑相关实例。测试发现模型概念识别准确率达94.2%，但在实际应用中失败率高达40-55%。这种现象使基准测试结果产生误导性，表明AI距离真正的通用人工智能还有很长路要走。

每个品牌都应该拥有自己的「经典故事」，这些令人难忘的故事，将给你的企业创造文化奇迹。

浙江大学ReLER实验室研究团队提出了SEED-GRPO，一种基于语义熵的不确定性感知策略优化方法，用于改进大型语言模型的训练。该方法通过计算模型对不同问题回答的语义多样性，来识别模型的不确定性程度，并据此动态调整学习力度。在五个数学推理基准测试上，SEED-GRPO取得了显著的性能提升，平均准确率达58.2%，在AIME24基准上更是达到56.7%，超越了许多参数量更大的模型，展示了不确定性感知学习在人工智能训练中的巨大潜力。

“快速简便地进行垃圾分类就是需求，这么多垃圾，人为分类麻烦，不如叫机器替我们做，在垃圾桶上安放智能AI系统，来垃圾了扫描一下，自动判断该投入什么垃圾桶，绝对省时高效，对环境相当友好！

一口啤酒下肚，一把火在胃里燃烧。