数据驱动通过采集、分析和挖掘数据等方式，从数据中获取洞见和规律，并以此为依据进行决策和行动。它能够为企业提供更深入的洞察和预测能力，从而帮助企业更好地理解客户需求、市场趋势和业务运营，提高决策效率和准确性，降低风险，提高竞争力。

斯坦福大学研究团队开发出"分数推理"技术，让AI能够像人类一样根据问题难度智能调节思考深度。该技术通过提取和控制AI内部的"推理强度向量"，实现了推理强度的连续调节，在数学推理等任务中显著提升了AI表现。这项无需重新训练的技术为AI推理能力的个性化和自适应化开辟了新方向。

如果你想了解一个社会发展得如何以及其公民是否幸福，你可能会关注预期寿命、识字率或收入水平等方面。

销售易作为企业级新型“营销服”数字化服务商受邀出席此次峰会，并一举斩获“智改数转”最佳服务商奖。

在早期办公自动化实践的推动，以及同时共享和编辑文件和文件夹进行协作的需要，文件系统得到了广泛应用。以文件模式进行存储，是最容易理解的，就像你的Windows文件资源管理器，数据存储在文件夹和子文件夹中，整体上形成一个树形结构。

随着GPU成为AI工作负载训练和运营的关键，越来越多的云服务提供商开始提供云GPU实例。这为希望避免部署GPU硬件费用和复杂性的组织带来好消息。云GPU实例可按超大规模与专业化提供商、通用与专用实例、共享与独占服务器进行分类。选择时需考虑工作负载类型、GPU类型、成本、延迟和控制级别等因素。

在全球半导体短缺与贸易战的双重压力之下，Arm与x86两大架构阵营所代表的芯片技术正受到高度关注。但就在这股洪流之下，开源RISC-V芯片架构正悄然发展成第三种完全可行的架构方案，更便宜、更灵活而且不受政治立场的左右。

传统数据中心冷却需要大量水和电力，干式冷却器提供了新的替代方案。通过利用环境空气进行热交换，干式冷却器几乎不消耗水资源且能耗更低，有助解决行业可持续发展挑战。然而，干式冷却器初期投资成本高，在高温或高湿环境下效果不佳，且需要更大物理空间。混合冷却方案结合干式冷却和传统冷却塔，可根据环境温度灵活切换，为追求节水的数据中心运营商提供了可行选择。

如今的API经济模式已经从互联网行业，蔓延到金融行业，再到酒店、物流、医疗等各个行业。通过API技术，各行各业都将被连接到一起，最终实现资源价值的最大化。但对于万亿经济规模的API经济市场来说，所有的一切都只是刚刚开始。

浙江大学和阿里巴巴团队开发Memp框架，为智能体构建程序性记忆能力。该系统通过构建、检索、更新三个模块，让智能体从过往经验中学习，显著提升任务成功率50%，执行效率提升一半。更重要的是，强模型的记忆可传递给弱模型，实现经验共享。这项研究为构建具有持续学习能力的智能系统开辟新路径。

Pure Storage发布研究报告，声称其直接闪存模块（DFM）在功耗和碳排放指标上优于传统SSD和机械硬盘。该公司表示，DFM具有更大容量且采用系统级管理，能以更少设备数量满足容量和吞吐量需求，从而降低电力消耗。在10年使用周期的对比测试中，150TB DFM系统的年功耗比HDD系统低4.8倍，碳排放量也显著更低。Pure Storage认为，系统级闪存存储在速度、密度、可持续性和可靠性方面均超越HDD。

自从2009年IBM首次提出“智慧地球”的战略后，全世界都前仆后继涌入到“智慧城市”的建设中去。

在数字化转型过程中，企业想要用好云，首先就得选好云，而要选好云，首先就要搞懂什么是企业需要的“好云”。

为了完成我们的年度《红帽全球客户技术展望》，我们调查了世界各地400多家红帽客户，受访者来自51个国家。这些IT领导者思考了他们当前面临的挑战、他们的部署策略、他们感到兴奋的技术，以及2019年的预算和技术优先事项。

据悉，Command R+有1040亿参数，支持英语、中文、法语、德语等10种语言。最大特色之一是，Command R+对内置的RAG（检索增强生成）进行了全面强化，其性能仅次于GPT-4 tubro，高于市面上多数开源模型。

根据Gartner的最新研究，2018年全球机器人流程自动化（RPA）软件的开支预计将达到6.8亿美元，同比增长57％，到2022年支出达到24亿美元。

6月27日，全球领先的关键基础设施技术及全生命周期服务供应商维谛技术有限公司（Vertiv），将举办首届“VTS技术峰会”。

Anytime，Anywhere。办公空间，不再局限于办公室内，而是更加灵活延伸到任何地点，员工可以选择在家里、在办公室、或者在旅途中，任何地点随时随地都可以做到灵活办公。混合办公模式成为企业在业务、流程、体验、效率甚至制度文化的“延伸”。

上海AI实验室等机构联合研究揭示了大语言模型代码评估中的系统性偏见问题。研究发现现有测试方法存在"同质化陷阱"，AI生成的测试用例往往无法发现人类编程中的多样化错误。研究团队提出SAGA人机协作框架，通过分析正确和错误的人类代码生成高质量测试用例，显著提升了代码评估的准确性和鉴别力，为AI编程评估提供了新的解决方案。

一款科研神器横空出世，追平世界一流水平，它的作者是一个20刚出头的大三生。