为了将最新的云端生产力更好地与业务结合，企业需要更专业的团队提供支持，亚马逊云科技在做的正是为生成式AI的“最后三公里”提供支持。

11月1日，在2023云栖大会龙蜥操作系统专场上，来自开放原子开源基金会、信通院、阿里云、浪潮信息、英特尔、统信软件等多位专家学者共同发布了2023中国服务器操作系统发展报告。

Google DeepMind团队发布了EmbeddingGemma，这是一个仅有3.08亿参数的轻量级文本理解模型，却能达到7亿参数模型的性能水平。该模型在权威的多语言文本嵌入基准测试中排名第一，支持250多种语言，特别适合移动设备部署。研究团队通过创新的编码器-解码器初始化、三重损失函数训练和模型融合技术，实现了性能与效率的完美平衡，为AI技术普及化开辟了新路径。

ByteDance研究团队提出OneReward统一奖励框架，通过单一视觉语言模型指导多任务图像编辑模型训练。该方法在图像填充、扩展、物体移除和文字渲染任务上均超越商业竞品，开发的Seedream 3.0 Fill在多维评估中表现卓越，为AI图像编辑领域提供了统一的人类偏好学习解决方案。

当前,全球大部分企业已经将Kubernetes作为其云战略的核心部分。

简化网络连接很重要，这是企业网络领域的一大发展趋势，我们的榜单中有一些初创公司和思科等老牌技术巨头建立了合作伙伴关系，还有一些初创公司在SD-WAN和网络边缘等新兴市场与技术巨头展开正面交锋。

北京大学团队开发出名为JARVIS-VLA的突破性AI系统，能够像人类玩家一样熟练操作《我的世界》游戏。该系统采用创新的三阶段训练方法：先学习游戏世界知识，再训练视觉理解能力，最后学习具体操作技巧。与传统AI不同，JARVIS-VLA不是简单模仿人类行为，而是真正理解游戏规律后再执行任务，可完成超过1000种游戏任务，在各项测试中显著超越现有系统，为未来智能AI发展提供了新思路。

近日，移动云产业生态孵化中心星辰开放日·1024程序员节活动圆满举办。

Pure Storage和AWS今天宣布了一项为期三年的战略投资，以帮助企业更轻松地管理基于云的软件容器环境。

红帽公司研究团队提出危险感知系统卡（HASC）框架，为AI系统建立类似"体检报告"的透明度文档，记录安全风险、防护措施和问题修复历史。同时引入ASH识别码系统，为AI安全问题建立统一标识。该框架支持自动生成和持续更新，与ISO/IEC 42001标准兼容，旨在平衡透明度与商业竞争，建立更可信的AI生态系统，推动行业协作和标准化。

这篇文章探讨了如何使用人工智能工具 goblin.tools 来改善工作邮件的语气，避免不必要的冒犯。作者分享了自己在准备一项活动时的挫折感，并介绍了 goblin.tools 的功能，特别是其“Formalizer”工具，能够将邮件内容转化为更专业、更礼貌的表达。通过使用这个工具，作者发现自己能够更有效地传达需求，同时保持良好的沟通关系。

极狐阿尔法S全新HI版三个全球之首：1、是首款搭载HI华为全栈智能汽车解决方案的量产车，2、也是首款支持城市道路高阶智能驾驶的量产车，3、还是全球首款搭载华为智能座舱-鸿蒙车机OS的高端纯电量产轿车。

阿里巴巴与香港中文大学合作开发了SCRIT系统，让AI大模型学会自我评判和纠错。该系统通过对比学习机制，先分析标准答案理解关键概念，再评判学生解答，配合自我验证确保质量。在数学和科学推理测试中，评判准确率提升10%，错误识别能力提升19%，开创了AI自主改进的新方向。

12月11日，由中国电子信息产业发展研究院主办的“第十一届中国信息主管年会”在北京召开，会议以“重塑价值体系，赋能数字化转型”为主题。

在中国的CIO需要为实现企业碳中和战略制定一个清晰的路线图，Gartner针对下文的五个领域，为中国企业CIO提供策略计划。

戴尔科技集团的高性能分布式存储服务器解决方案Dell PowerEdge R750 Intel DAOS顺利通过2022年度“HighPerf Ready 1.0”测试评估，成功获得首批HighPerf Ready 1.0证书！

香港科技大学研究团队发现大型AI推理模型在处理主观问题时存在思维单一化问题，开发了MultiRole-R1框架让AI学会多角度思考。该框架通过并行多角色推理、多角色微调和强化学习三个阶段，让AI从不同角色视角分析问题。实验显示这种方法不仅提升了主观推理能力，客观推理表现也显著改善，验证了多样性思维与准确性的正相关关系。

有人认为云终端办公将成为后PC时代的一个标志，但云终端究竟与PC有何不同？在这场性能与定位的较量中，英特尔给出了它的答案。

近日，阿里云宣布与NVIDIA达成合作，共同打造基因行业上云“新基建”，实现基于阿里云基因分析平台的端到端severless基因分析和数据应用开放服务，以及NVIDIA Clara Parabricks的集成和部署。

FuseLIP是一项突破性研究，提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同，FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记，实现了更自然的模态交互。研究证明，这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异，特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务，为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。