百分点在某国家级项目中承担了日增超5000亿级的数据处理与分析任务，集群的总数据量已接近百万亿。本报告结合百分点在项目中的业务场景，对HAWQ、Presto、ClickHouse做了综合评测，供大家参考。

Spectre和Meltdown漏洞可能损害了英特尔的公众形象，但英特尔的收益却比以前更加抢眼了。

Kohlbecker公司的年销售额超过3000万美元，而且增长迅速、经营良好。

投资有风险。

谷歌的云计算业务首次实现盈利。

Zencoder 推出的 Zen Agents 平台支持团队制作和共享定制 AI 工具，助力缩短开发周期、提高协作效率。

2017年，抖音还只是个 DAU 不足百万的初创项目，短短几年就成为亿级 C 端产品。在字节，这样的 APP 还有很多。字节内部是如何同时支持这么多产品以高效敏捷的方式发展壮大的？

数字化时代，更多更大的数据量需要更快的存储速度。而速度取决于很多因素，比如汽车速度快慢受发动机影响，而存储速度就由控制器、硬盘介质和协议等决定。这里

阿里巴巴推出的Ovis2.5是一个革命性的多模态AI模型，具备原生分辨率图像处理和深度推理能力。它采用五阶段训练体系，在OpenCompass评测中创造了开源模型新纪录。其突破性的思考模式让AI能够进行类人推理和自我纠错，在数学推理、图表分析、文字识别等方面表现卓越，为教育、医疗、商业等领域提供了强大的AI助手解决方案。

软件容器公司Portworx正与HPE合作，以更快的速度部署和扩展容器化工作负载。

OpenAI研究团队创建了SWE-Lancer基准，通过1400多个来自Upwork的真实软件工程任务（总价值100万美元）评估AI编程能力。测试包括个人编程任务和技术管理决策，使用专业工程师编写的端到端测试进行评估。最佳AI模型Claude 3.5 Sonnet成功率达26.2%（编程）和44.9%（管理），总共赚取20.8万美元，展现了AI在软件工程领域的潜力和局限。

本文探讨了如何有效推动组织变革，指出人们并非天生抗拒变革，而是抗拒被动接受变革。文章提出了四个消除阻力、实现可持续变革的关键步骤:理解阻力真正原因、将变革与员工利益关联、让员工参与决策过程、培养全员变革领导力。通过透明、协作和有力领导,组织可以消除阻力,加速转型。

“在云原生里环境里，所有东西都是动态的，而且数量等都会随着访问压力进行调整，如果仍然采用传统的监控手段就会变得非常困难。”

多模态大型语言模型（MLLM）通过在大型语言模型（LLM）中集成视觉编码器，在多模态任务中取得了有希望的结果。然而，大型模型的大小和广泛的训练数据带来了显著的计算挑战。例如，LLaVA-NeXT的最大版本使用了Qwen-1.5-110B，并且使用128个H800 GPU训练了18小时。

HPE ProLiant 500 Series Gen10服务器最显著的特点是：使用了CPU夹层板（CPU Mezzanine Board）的设计。

2018年的存储行业更像是2017年的延伸：发生巨大变化。很多趋势——如云采用率提高、从磁盘转向闪存、向软件定义一切转变——将塑造存储和数据中心基础设施。

没想到解决自动驾驶轮船的疑问，还帮我解决了另一个难题——如何防止树莓派吃灰，现在是时候用 OpenVINO 和神经计算棒去重新部署一下我的 YOLO 模型了。

个人计算机和服务器巨头戴尔公司今天表示，正在考虑剥离持有的虚拟化厂商VMware 81%股份的可能性。

俄罗斯人工智能研究院团队揭示大语言模型的惊人秘密：标点符号和停用词在AI记忆系统中扮演关键角色。研究发现删除这些"无关紧要"的词汇会显著降低AI性能，颠覆了传统认知。团队开发的LLM-Microscope开源工具让普通人也能窥探AI内部工作机制，为AI可解释性研究开辟新方向。

随着引领大规模业务转型的新领导角色出现，IT领导者将继续在推动数字化变革方面做出贡献——无论头衔是什么。