腾讯AI团队提出连续视觉自回归生成框架，通过严格适当评分规则实现无需向量量化的直接图像生成。该方法基于能量分数训练，避免了传统离散化过程中的信息损失，在ImageNet数据集上取得竞争性结果，推理速度比扩散方法快近10倍。

展望未来，摩尔定律虽然已经在事实上难以为继，但是它为半导体产业的革新也提供了一种视角，我们的确需要破旧立新，但是往往我们需要站在巨人的肩膀上，才能看得更远。

在最近的分析师电话会议中，甲骨文公司（Oracle Corp.）的高管们表示对该公司在云基础架构市场上超越亚马逊网络服务公司（Amazon Web Services Inc.）的计划充满了信心。而在第一季度财报公布后，甲骨文在今天电话会议中的简报里明显少了那种自信。

设想一下，AI科技不仅能够增强体验，还能彻底颠覆原有体验。在竞技体育领域，人类的辉煌表现与数字创新的复杂性可谓相得益彰。而且AI技术融入奥运会并不是未来的幻想，而已经成为当下的现实，正在我们眼前徐徐展开。

微软的精神，在于多元和包容。在过去的三到五年里，微软一直非常重视多元和包容文化氛围的建设，一方面微软认为这是在做一件对的事情，另一方面这对于微软的业务发展也很重要。

自从公司选了戴尔新的14G服务器，事情就变得很简单了，我们把管理场景总共分为四种形式：集中管理，一对一管理，近景管理，嵌入式管理。

Rob Mills 作为 Tractor Supply 公司的高管,在推动公司快速增长、提高盈利能力和打造世界级客户体验方面发挥了重要作用。他从 CIO 起步,逐步扩大影响力,如今担任执行副总裁兼首席技术、数字和企业战略官。Mills 分享了他如何通过技术创新、数据分析和以客户为中心的策略,帮助这家农村生活方式零售商实现了显著增长。他强调了运营稳定性和安全性的重要性,同时注重打造敏捷文化,快速推出新功能以满足客户需求。Mills 还谈到了公司的价值观如何指导决策,以及重视员工反馈对公司成功的关键作用。

9月2日，阿里云在2019杭州云栖大会上宣布，河源数据中心将于10月底正式对外提供服务。

Temu和Shein的崛起为UPS等快递巨头带来了可观的订单增量。

德勤（Deloitte）今天公布了一项调查发现，过去一年中，在数字化转型领域投入大量资金的企业数量几乎翻了一番。

华为EBG中国区副总裁杨萍、华为EBG中国区智慧城市业务部总裁张延德以及软通智慧科技有限公司首席运营官李进接受了包括至顶网在内的媒体采访，分享了华为以及合作伙伴对智慧城市的最新理解。

NetApp，在Gartner公布的2019年主存储魔力象限中与Dell EMC、Pure Storage、和HPE等排在第一象限。

企业面临着通过AI创造价值的巨大压力，但CIO等IT领导者必须考虑技术的伦理使用和风险管理。忽视这一环节将面临信任和公平性问题，甚至严重损失。随着AI法规不断出台，企业面临罚款和诉讼风险。缓解风险需要定义AI伦理框架，确保统一应用。AI伦理应基于公平、透明、问责和隐私四大原则。企业可借鉴现有框架构建治理体系，需要持续审计和更新。成功实施需要C级高管支持和全员参与。

2023年第四季度成为Google Cloud公司历史上最赚钱的一个季度，营收超过91亿美元，超过华尔街预期水平。

今天，九韶智能正式对外发布CAX工业软件的科大九韶内核3.0（AMCAX 3.0）。

没有一个技术只有优点没有缺点，毫米波也一样。它可能不是某些应用的最好选择，但却可能是其他应用唯一的选择。

OpenAI发布了新的AI模型OpenAI o1，它在复杂推理任务上取得显著进展，重置了命名序列。o1模型通过Self-play RL学习，具备了慢思考的特质，能够进行深度思考和推理。在AIME 2024数学竞赛和科学问题GPQA Diamond上，o1的表现超过了人类专家。o1模型已向ChatGPT Plus和Team用户开放，提供o1预览版和o1 mini两种版本，API价格不等。

2018年10月24日-27日，2018微软技术暨生态大会（Microsoft Tech Summit）在上海世博中心举行。在会上，微软大中华区董事长兼首席执行官柯睿杰做了致辞。

沙特KAUST大学团队开发了专门针对阿拉伯语的AI模型家族"Hala"，通过创新的"翻译再调优"技术路线，将高质量英语指令数据转化为450万规模的阿拉伯语语料库，训练出350M到9B参数的多个模型。在阿拉伯语专项测试中，Hala在同规模模型中表现最佳，证明了语言专门化策略的有效性，为阿拉伯语AI发展和其他语言的专门化模型提供了可复制的技术方案。

腾讯和浙江大学研究团队提出了"认知专家增强"（RICE）方法，无需额外训练即可提升MoE推理模型性能。通过归一化点态互信息识别关键认知专家后，仅增强两个专家的权重就能显著提高模型在数学和科学推理任务上的准确率，同时减少计算量。这种轻量级方法展现出良好的跨领域泛化能力，为高效AI推理开辟新路径。