本次研讨会邀请了数世咨询创始人李少鹏、绿盟科技集团副总裁曹嘉、杭州亮通网络工程有限公司总经理毛星宇一道，共同交流云化时代下客户需求的变化，探讨如何以客户的需求为根本，弹性的运营之道来帮助企业高效、安全的数字化转型，以及解决客户面临的安全问题

作为国内云原生领域的标杆会议之一，CNBPS2020聚焦云原生最佳实践，汇聚最新云原生技术趋势和最全云原生技术栈。

西安交通大学与蚂蚁集团联合发布HumanSense研究，首次建立了AI情感智能的系统性评估框架。通过3882道真实场景测试题，研究发现当前最先进AI在人际互动理解方面仍有巨大提升空间，人类得分87.5%而AI仅57.8%。研究团队通过多阶段强化学习训练，成功提升了AI的多模态推理能力，让AI学会像心理咨询师一样观察、理解和回应人类情感，为开发更具共情能力的AI系统奠定了重要基础。

Anthropic研究团队开发的REINFORCE++算法通过采用全局优势标准化解决了AI训练中的"过度拟合"问题。该算法摒弃了传统PPO方法中昂贵的价值网络组件，用统一评价标准替代针对单个问题的局部基准，有效避免了"奖励破解"现象。实验显示，REINFORCE++在处理新问题时表现更稳定，特别是在长文本推理和工具集成场景中展现出优异的泛化能力，为开发更实用可靠的AI系统提供了新思路。

这项由马里兰大学团队进行的研究首次系统评估了32个主流AI模型的色彩理解能力，发现即使最先进的模型在基础色彩认知上也存在明显不足。研究通过COLORBENCH测试系统，从色彩感知、推理和稳定性三个维度进行评估，揭示了AI在颜色计数、精确提取等任务上的严重缺陷，为改善AI基础认知能力提供了重要参考。

对于企业用户来说，云上资源起码都要上百个服务，一个服务至少得打5个以上的标签，全靠人工必然会产生很多问题（错打、漏打、命名不统一）。因此找一个自动化工具能够帮助用户进行打标签就成为了第一件要做的事情。

香港大学等机构联合发布EgoHumanoid系统，首次实现用VR眼镜记录人类日常活动来训练人形机器人。该系统通过视角和动作对齐技术，让机器人学会在多样化环境中执行复杂任务，在陌生环境中的成功率比传统方法提升51%，为机器人训练开辟了全新路径。

MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法：那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片，竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据，不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录，还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。

文章探讨了从建设、运营到退役全过程的数据中心环境影响评估方法，旨在全面揭示数字基础设施的真实环境成本，同时分析其优缺点及潜在数据滥用风险。

企业应该知道该怎么做才能确保他们使用的是经过适当许可的代码，如何检查漏洞，如何保持所有内容都已经修补并保持最新状态。

相对于互联网公司与生俱来的云原生来说，传统的企业级用户多年积累建设的IT资源和业务流程经不起推倒重来，那么这些企业在数字化转型中应如何构建企业级云平台？

同人文学圈的平静，随着肖战同人小说的问世被打破了。

新加坡多所顶尖大学联合发布首个3D和4D世界建模全面调研，系统整理了视频生成、占用网格和激光雷达三大技术路径。研究建立了统一的分类体系和评估标准，涵盖数据引擎、动作解释器、神经模拟器等四类功能，并深入分析了在自动驾驶、机器人、虚拟现实等领域的应用前景，为构建更加智能和安全的AI系统提供重要指导。

创造一个新世界。

想象你是一名历史爱好者，想了解"2019年世界冰球锦标赛的主办国是哪里"。你可能会在网上搜索并找到以下几种说法。

漫威宇宙中，有一种物体充满神秘感，它就是《雷神》中的彩虹桥。这条五光十色的桥，以类似虫洞的方式打通了空间隧道，将物体从宇宙某处瞬间传送到另一边，打破时空界限。在知识世界，这种时空限制同样被打破。

人工智能技术的突破与应用仍然面临着巨大的挑战,广大开发者们也面临着诸如算力稀缺、技术门槛高、开发周期长等难题,阻碍了人工智能产业的进一步发展。

在处理球员数据、寻求成绩提升方法的过程中，无线技术为太阳队带来了强大的竞争优势。

牛津大学研究团队发现大型语言模型存在"深度诅咒"现象：深层网络对模型贡献微乎其微，造成计算资源浪费。研究揭示Pre-LN架构中方差指数增长是根本原因，并提出层归一化缩放（LNS）解决方案。LNS通过简单的缩放因子控制方差增长，让每层都发挥作用，在各种规模模型上都实现显著性能提升，为提高AI训练效率提供了重要突破。

福特汽车、通用汽车、丰田和大众汽车在很多人看来都是汽车制造商，但现在他们已经称自己为“移动服务”提供商了。福特认为，“行动自由推动人类进步”。现在，福特已经成为一家全球性企业。