VMware、Ant Financial和RGAX（Reinsurance Group of America旗下子公司）今天宣布与以色列区块链安全公司QEDIT展开合作，在他们的区块链网络中实施数据隐私解决方案。

早在公司成立之初，史训富就发现了市场商机。

在2024年，企业对于自身发展更为乐观，不变的是，人才依旧是企业把握机遇的核心要素。无论是业务负责人、人力资源主管还是技术领导，对提升员工技能的投入始终应该是最具战略性和影响力的投入。

数万平米的方舱医院拔地而起，水电、通讯、设备等迅速就绪,在这背后，是一批又一批的基建人将自己的生活变成一场战斗，才拿下了一个个“不可能完成”的任务。

11月17日，图数据平台Neo4j(R)宣布全面推出Neo4j AuraDB FreeTM，无需信用卡即可启用，是该公司广受欢迎的图数据库即服务AuraDB的永久免费版。

在未来，你或许无需动一根手指就能使用智能手机或电脑。这是因为使之成为可能的技术——脑机接口（BCI）已经取得了快速发展，它有可能让人们用意念控制设备。

NVIDIA 在 GTC 大会上发布了 Dynamo 软件框架，这是一个专为解决大规模 AI 推理挑战而设计的开源系统。CEO 黄仁勋将其比作"AI 工厂的操作系统"，它能够优化 TensorRT LLM 等推理引擎，实现跨多 GPU 的高效运行，显著提升推理性能和吞吐量，为企业级 AI 部署提供关键支持。

超融合市场产品众多，如何对云原生应用提供支持是超融合厂商面临的一道新考题，只有那些回答得好的厂商才有机会继续留下来，否则就得被边缘化。

越来越多的企业意识到数字化转型的必要性和急迫性，也清楚地认识到，转型牵涉到企业战略业务和IT技术的综合治理，但却苦于不知如何快速入手。

Google 在 Gemini API 中推出自动缓存功能，通过复用重复数据为开发者节省最多 75% 的调用成本，有望缓解高额 API 费用问题。

英国知名新闻公司——News UK计划将自己旗下3款APP，根据特性接入到华为智能助手上，为华为手机用户提供便捷、形式更加丰富的服务，缩短了用户获取信息路径。目前，这3款应用已经上线海外华为应用市场。

新加坡国立大学Show Lab团队发布Show-o2统一多模态AI模型，首次实现单一系统内文字、图像、视频的理解与生成能力。该研究采用3D因果VAE和双路径融合机制，通过创新的两阶段训练策略，在多项基准测试中超越现有技术，为通用人工智能发展奠定重要基础。

Salesforce公司发布了Einstein自动化预览版，用户利用Einstein自动化几乎不用写代码就可以创建用于自动化任务的工作流程，处理客户请求。

在过去十年里，金融沙箱或科技沙箱概念在全球日渐流行，一个特别的原因是监管机构试图将加密货币、区块链和科技精灵塞回瓶里以进行观察（甚或可能将这些精灵闷死在里面）。

伊利诺伊大学香槟分校等机构的研究团队提出MiCRo框架，创新性地解决了大语言模型偏好学习的多样性问题。该框架采用两阶段方法：先通过混合建模从二元偏好数据中提取多种潜在偏好模式，再利用情境感知路由根据用户具体需求动态调整偏好权重。实验证明，MiCRo不仅能有效捕捉多样化人类偏好，且仅需少量标注数据即可实现个性化适应，在多个数据集上显著优于现有方法，为构建更具个性化的AI系统提供了新思路。

IBM从麦当劳手上收购了自动下单技术以及该技术的开发团队之后，该公司正在将其自然语言处理（NLP）软件推广到这家快餐连锁公司的更多得来速餐厅。

上海人工智能实验室等机构联合发布VisuLogic基准测试，专门评估AI的纯视觉推理能力。测试包含1000道人工验证题目，涵盖数量、空间、位置等六类推理任务。结果显示，包括GPT-4o在内的顶级AI模型准确率仅26-28%，远低于人类51.4%的表现，揭示了当前AI在视觉逻辑推理方面的严重不足。研究通过强化学习训练实现了显著提升。

在VMworld 2018上，VMware发布了一系列新的产品，包括内置AppDefence的vSphere、Cloud Assembly、Service Broker与Code Stream等新云服务以及与AWS合作的最新进展，并宣布加大对电信市场的投入以及将VMware的云扩展到边缘。

清华大学研究团队开发了MATE多智能体翻译系统，这是首个专为残障人士设计的开源AI辅助工具。该系统能在文字、语音、图像间智能转换，如将图片转为语音描述、语音转文字等。系统包含8个专业智能体协作，准确率达91.7%，支持本地运行保护隐私，为视听障碍等用户群体提供了强大的信息获取工具。

华为联合多所高校发布TeleMath数据集，这是首个专门评估大型语言模型在通信数学问题求解能力的基准测试。研究团队设计创新的合成数据生成框架，从50个专家问题扩展至500个测试样本，涵盖信号处理、网络优化等七大领域。评估结果显示，专门的推理模型明显优于通用模型，为通信AI应用指明方向。