9月24日，首届外滩大会在上海开幕，作为全球高级别金融科技大会，外滩大会吸引了来自全球各地的著名经济学家、诺奖得主、企业家和技术大咖们。

从分析和AI入手推进公司转型.

MIT和哈佛研究团队发现，AI语言模型在自我评估能力方面存在显著问题，经常表现出过度自信或过度谦虚，无法准确判断自己答案的可靠性。研究揭示了AI校准偏差的深层机制，并提出改进方法。这一发现对AI在医疗、教育、商业等关键领域的应用具有重要意义，提醒我们需要更谨慎地评估AI建议的可信度。

区块链可能是当今金融界里滥用得最厉害却又最不被理解的词汇。在2018年里，不同行业的公司里有95％的公司投资了区块链技术项目。

事实上，数字化转型的道路不是、也不可能是一条直线。随着机构的发展以及对变化的不断适应，整个转型周期也将漫长而曲折。

尽管谷歌AlphaFold在2021年带来突破，但医药AI发展正面临数据瓶颈。在BIO 2025大会上，业界领袖指出，AI在蛋白质领域成功源于丰富的历史数据，而临床试验等领域数据稀缺成为主要挑战。医药公司正将AI应用于研发全链条，从靶点识别到临床试验优化，但需要专业团队和数据支撑。行业合作模式也在转变，从服务供应商关系转向深度合作伙伴关系。专家提醒，AI应用需平衡速度与质量，确保程序的严谨性。

CIO们正在准备教育和培训课程，逐步将生成式AI工具引入工作场所

Google I/O 2025 将展示 Google 全线产品更新，重点包括升级的 Gemini Ultra AI 模型、全新 Gemini 订阅计划以及 Android 16 的革新体验，全面提升系统响应与用户交互。

数字孪生技术的成功应用，有望彻底改变先进核工业……

独孤九剑“以无招胜有招”的剑理，实际上建立在天下众多招数基础上，行云流水。临敌之时，剑招层出不穷，随心所欲，岂能不胜？

躲在厚厚镜片后的我，白天是电商公司的宅男运维，晚上是夜的王者——“黑帽子”。

认知迁移正在进行。哈佛大学教授指出AI采用速度极快，可能比工业革命影响大10倍、速度快10倍。一些人已将AI融入工作流程，但更多人面临不确定性和焦虑。尽管AI在软件开发等领域展现巨大潜力，但技术本身仍存在幻觉、健忘等问题。信任度因地区而异，中国为72%，美国仅32%。这场变革更像是管理性替代而非机遇，许多人发现未来可能没有他们的位置。

人工智能领域正在通过改进模型工作方式来释放新功能。研究人员开发了一种名为"SVDquant"的4位量化系统，可以使扩散模型运行速度提高3倍，同时提升图像质量和兼容性。这种技术通过压缩参数和激活值来大幅降低内存和处理需求，为资源受限的系统带来新的可能性。

华为第19届全球分析师大会在深圳开幕。

根据Gartner的分析，为了加快价值创造，首席信息官和IT高管应专注于三个关键领域：随处领导、培养关系和超越地点限制。

高瞻远瞩，企业需要保持长远的眼光，构思未来；放眼乾坤，企业需要放开眼界，目光不局限在狭小范围内，寻找新蓝海、新赛道、新机会；未雨绸缪，企业需要做好准备，不断筑巢，让自己更具韧性。

微软研究院联合北京大学、清华大学提出"强化预训练"新方法，让AI在预测下一个词前先进行深度思考推理。该技术将传统的模式匹配升级为真正的逻辑推理，显著提升了语言模型的预测准确性和推理能力，为人工智能从"背诵"向"理解"的转变开辟了新路径。

INFLY TECH、复旦大学和格里菲斯大学联合研究发现，大语言模型强化学习训练中存在"多样性崩塌"现象：模型单次准确率提升但多次尝试成功率下降。研究团队提出DPH-RL框架，通过改用正向KL散度等"质量覆盖"散度方法，成功解决了这一问题，同时避免了灾难性遗忘，为构建更通用的AI推理模型提供了新路径。

企业不再纠结是否需要多云服务，而是如何选择合适的云服务并制定最具价值的多云战略。文章分析了CIO和IT领导者在规划多云环境时必须关注的五大挑战：AI的巨大影响带来复杂性和技术债务；数据主权要求需遵循不同地区法规；网络安全风险因攻击面扩大而增加；灵活性和可观测性需求；以及成本控制挑战。专家建议采用统一监控、AI驱动分析和FinOps实践来应对这些挑战。

开放计算项目Open Compute Project（OCP）近日公布了进入第二个十年的战略，未来将致力于开放芯片设计，以及在光网络、人工智能和浸入式冷却方面的创新展开更多工作。