时至今日，加密货币与智能合约平台当中开始出现越来越多安全漏洞，而其中部分漏洞甚至源自这些平台的构建基础。

多家企业都在尝试在数据中心置于水下。那么这种水底数据中心到底是种宣传噱头，还是真能带来更好的设施管理效果？

“移动通信要发展，频谱资源需先行”。

过去，知识债务的解决一直局限于某些能够反复进行实验的领域，特别是医学，但目前的情况正在改变。

时至今日，我们所谈到的“软件定义产品”已经演进成为一种专注于软件创新而非硬件的新型产品——软件开始成为产品的核心，且无需硬件的升级换代，用户就可以持续享受产品的新功能。

在加密货币交易当中，一切都由价格走势决定;而市场参与者能否成功，则取决于他们预测并快速对动态环境做出响应的能力。

英特尔加强中国市场适应性，推出生产力增强的商用客户端产品和开放生态策略。

Intel面临困境，主要有两个原因：IDM模式的拖累和CPU时代的落幕。 IDM（Integrated Device Manufacture）模式是芯片设计和芯片制造于一体的模式，大型处理器类的芯片公司，采取IDM模式的，目前有Intel和三星，其他IDM模式都是相对小规模的芯片，对工艺要求较低。

为了实时识别新出现的欺诈模式，PayPal需要更快地处理和分析更多数据，就需要将尽可能大体量的数据与实时处理做更好的对接。 然而，内存墙的问题，在此时也悄然出现了。

2020年以意想不到的方式在展开，让人们愈发渴望AI的到来。

作为CIO，我们的核心技能体现在解决问题上。解决问题的能力越强，CIO之路就会走得越顺遂。

2018年12月12日，由OpenPOWER基金会主办的2018 OpenPOWER中国高峰论坛在北京举行。

有幸和大家谈一谈新常态和新变化下， IBM 服务器和存储用户关心的 5 个问题。

LMGAME-BENCH是一项创新研究，通过六款经典游戏评估大语言模型的游戏能力。研究发现直接让模型玩游戏效果不佳，因此团队设计了感知、记忆和推理支架来解决视觉识别弱、提示敏感和数据污染等问题。测试13款顶级模型显示，o3和o1表现最佳，且不同游戏考验不同能力组合。有趣的是，在某一游戏上训练模型不仅提升该游戏表现，还能增强其在规划和决策任务上的能力，证明游戏环境既是有效的评估工具，也是有价值的训练场景。

新加坡国立大学研究团队开发的SynthRL是一种创新的数据合成管道，旨在提升视觉语言模型的推理能力。该方法通过三阶段流程自动生成更具挑战性的训练数据：首先基于难度选择模型已掌握的简单问题，然后生成保留原始答案的更复杂变体，最后验证问题的正确性与难度增加。应用于MMK12数据集后，研究生成了3300多个高质量问题，并在五个视觉数学推理基准上实现显著性能提升，尤其在最困难的样本上效果最为明显。这一研究证明了智能数据合成在增强AI推理能力方面的重要价值，为视觉语言模型的进一步发展开辟了新途径。

这项来自西湖大学的研究提出HoliTom，一种创新的令牌合并技术，能将视频大语言模型的计算成本降低到原始的6.9%，同时保持99.1%的性能。该方法通过全局冗余感知的时间合并、智能空间合并和内部LLM合并三重策略，全面减少视频处理中的冗余信息，使模型响应速度提升2.28倍，解码吞吐量增加1.32倍，为高效视频内容理解系统开辟了新可能。

SSR是西湖大学研究团队开发的创新框架，通过引入深度感知增强视觉语言模型的空间理解能力。该方法将原始深度数据转换为结构化的推理语言，作为中间表示，显著提升空间推理能力。研究团队还创建了包含超过百万级的SSR-COT数据集和SSRBENCH评估基准。实验表明，SSR无需重新训练现有模型即可提供显著性能提升，在空间任务上最高改进22.5个百分点，为机器人和计算机视觉领域开创了新的可能性。

Prot2Token是密苏里大学研究团队开发的一种突破性蛋白质建模框架，它通过将各种蛋白质预测任务转化为统一的下一个标记预测问题，解决了传统方法需要为不同任务开发专门模型的限制。这个框架以自回归解码器为核心，配合预训练蛋白质编码器和任务标记引导，实现了从蛋白质序列到结构、功能和相互作用的多样化预测。实验证明其性能媲美甚至超越专门方法，并在结构预测上比AlphaFold2快1000倍。Prot2Token通过多任务学习促进了不同预测任务间的协同效应，为蛋白质研究提供了高效、通用的计算范式。

「 聊到移民话题，除了欧美，还有许多人会提到新加坡。作为一个经济实力强大、中西文化交融、教育发展卓越的国家，新加坡一直是华人最喜爱的宜居之地之一，吸引着国内越来越多的程序员移民过去。今日推荐 Keegan小钢（id：keeganlee_me）一篇文章。

亚马逊云科技过去几年来一直努力推动其Graviton产品线，AWS各大区域与数据中心正在全面迎接ARM新势力的到来。如今，微软也开始在Azure云上发布新实例，显然也想在ARM服务器芯片领域一展身手。