企业正在利用技术来实现运营转型，更快地响应客户需求，启动新的业务模式。下面这8个错误可能会破坏你的数字化转型计划，再来看看如何纠正这些错误。

毋庸置疑，NVMe将成为企业级存储的必然，就像今天的闪存一样。但随着越来越多的用户开始用上SSD和NVMe，并在延迟和IO上有了质的提升，我们不禁想问，接下来应该期待什么？

Jira、Monday、Todoist还有Trello——互联网上充斥着宣称能简化生活事务的项目管理工具。但是，谁的效果真正靠谱？

马里兰大学研究团队首次发现，当前最先进的AI推理模型在面对缺失关键信息的无解问题时，会陷入"过度思考"陷阱，生成比正常情况长2-4倍的冗余回答，却很少能正确识别问题的不可解性。这种现象挑战了"测试时间缩放定律"，揭示了推理模型缺乏批判性思维的重要缺陷。

在2018亿欧创新者年会上，中国工程院院士倪光南认为：未来RISC-V很可能发展成为世界主流CPU之一，从而在CPU领域形成Intel(x86)、ARM、RISC-V三分天下的格局。

数字化转型已然是一个不可逆的过程，而“工业服务化”在2022年才刚刚开始。

华中科技大学团队破解了AI绘画系统中长期存在的优化困境：高质量图像重建与高效图像生成之间的矛盾。他们提出的VA-VAE技术通过视觉基础模型对齐，让图像压缩器在保持高精度的同时为生成器提供更易学习的环境。结合LightningDiT优化框架，该系统实现了21倍训练加速，在ImageNet数据集上创造了FID=1.35的最佳记录，为AI图像生成领域带来了突破性进展。

这是一场数字语音助手在沙漠里展开的battle。

公司CIO Alan Cullop表示，虽然组织的核心业务是治疗肾脏疾病，但AI与数据分析开展肾病预防和预测才是其工作重点。

Omniverse是英伟达的一款超现实实时3D图形协作平台。现在，英伟达正在对该平台进行多项改进，将让创作者、开发人员和企业客户更容易打造“数字孪生”或者设计虚拟模型以准确地模拟真实世界的物体。

斯坦福大学和字节跳动联合研究团队开发出混合上下文（MoC）技术，革命性地解决了AI长视频生成中的记忆与计算难题。该技术将视频生成重新定义为信息检索问题，通过智能选择最相关历史信息，实现了85%稀疏化率，计算效率提升7倍，生成速度提升2.2倍，能稳定生成分钟级高质量连贯视频，为视频创作民主化开辟新路径。

IT行业必须持续创新才能生存。文章运用生物进化论分析Linux内核的发展，认为选择压力推动技术变革。三个微内核项目显示出向Rust语言发展的趋势，这反映了人才和技能的变化方向。真正的突破在于找到能利用环境优势的架构概念。当前网络安全问题严重，微内核可能提供本质上更具弹性的数据处理环境。通过多样性和冗余设计，借鉴自然界的进化机制，开源项目能够构建更安全稳定的IT基础设施。

前面已经介绍过关于DeepStream各种输入源的使用方式，而且Jetson Nano 2GB上开启4路输入（两个摄像头+两个视频文件），都能得到25FPS以上的实时性能。

干久了程序员，我仿佛也变成了机器

MIT、哈佛和芝加哥大学研究人员提出"波将金理解"概念，用于描述大语言模型的新型失效模式。这些模型在概念基准测试中表现优异，但缺乏实际应用这些概念的真正理解能力。研究显示，模型能准确解释概念定义，却无法正确识别、生成或编辑相关实例。测试发现模型概念识别准确率达94.2%，但在实际应用中失败率高达40-55%。这种现象使基准测试结果产生误导性，表明AI距离真正的通用人工智能还有很长路要走。

近日，联想创新科技大会2018(Lenovo Tech World)商用技术及解决方案大会在京举办，会上，联想集团副总裁、中国区商用业务总经理刘征对联想商用IoT解决方案进行全面解读...

SanDisk在截至6月27日的2025财年第四季度实现营收19亿美元，环比增长12%，同比增长7.9%。公司正向新一代BiCS8 NAND节点转型，虽然带来高昂启动成本，但NAND供应不足使其能够提高价格。CEO表示，凭借高带宽闪存技术，公司正为AI推理解决方案创造新范式。预计下季度营收21.5亿美元，随着需求改善和行业基本面强化，公司有望实现可持续增长。

全球最大零售商沃尔玛正将智能体AI置于业务核心，力图保持行业领先地位。该公司已在供应链、门店运营等多个领域成功部署AI技术，配送中心产能几乎翻倍，紧急制冷警报减少30%，维护成本降低19%。沃尔玛最新推出"超级智能体"战略，为员工、开发者、客户和供应商提供四大智能体服务，包括客户聊天机器人Sparky和供应商助手Marty，旨在实现AI在业务各环节的无缝整合。

亚马逊近日推出AI购物助手Rufus，正式踏入消费者聊天机器人的竞技场。

人们普遍认为，AI科学家每天的工作是构建高大上的模型，但其实绝大多数时间都用在了数据上，他们也想用好的数据帮助建模，但结果却是像围城一样——这是很多AI科学家共同的难题。