AI数据中心开发商Nscale在宣布与英伟达和OpenAI合作一周后，成功融资11亿美元。挪威能源集团Aker ASA领投，Point72、英伟达、诺基亚等参投。Nscale成立于2024年，从加密货币挖矿业务转型而来，现已成为英国AI设施建设计划的核心。公司估值约31亿美元，正与微软合作在英国建设最大AI超级计算机。

英特尔今日发布基于最新18A制造工艺的Panther Lake笔记本处理器系列，将在亚利桑那州新建的Fab 52工厂生产。该系列包含三款系统级芯片，最高配置拥有16核CPU和12核GPU。新处理器采用四芯片设计，集成神经处理单元，每秒可执行50万亿次运算。相比上代产品，CPU和GPU性能提升50%，能耗降低10%。英特尔还预览了即将推出的Clearwater Forest服务器处理器系列，最高配置288个E核心。

10月26日，2018年度“拉姆·查兰管理实践奖”颁奖典礼在京举行，“基于JDM模式浪潮服务器的变革与创新”入选年度优秀案例。大会评委认为，浪潮JDM模式开启了浪潮服务器大规模定制化生产交付的敏捷创新模式，是传统服务器企业向云计算时代转型的优秀范例。

CloudBees首席执行官Anuj Kapur表示，AI可能重新测试DevOps的基础假设，但警告不要为追求效率而创建黑盒代码。他指出，一些因担心错失机会而匆忙采用AI生成代码的客户正开始放缓步伐，变得更加谨慎。Kapur认为，将整代软件外包给提示工程将创建非人类生成的黑盒代码，虽然效率高但质量、测试覆盖率和漏洞问题值得担忧。

戴尔科技峰会集前沿洞察于一身，为全国的企业级用户和CIO们，献上了一场数字化转型与创新的饕餮盛宴。

富国银行（Wells Fargo）高级副总裁、企业架构负责人Mike Telang认为，尽管银行的业务在过去几十年基本没有什么变化，但银行的运营方式却发生了巨大变化。

AI革命的下一波浪潮不仅仅关乎拥有AI技术，更在于拥有能让AI真正理解业务的人才。虽然媒体关注的是构建大语言模型和复杂AI代理的工程师，但在前瞻性公司的分析部门中，一场悄然革命正在酝酿：AI分析师的兴起。这个角色将成为连接AI技术与业务实践的关键纽带，对企业数字化转型至关重要。

2018“云+未来”峰会上，腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾提出，腾讯希望在云时代通过“连接”，促成“三张网”的构建，同时还宣布腾讯云全线产品降价，最高达50%。

CIO面临着越来越大的压力，需要从生成式AI中创造商业价值，很多IT领导者——包括Salesforce首席信息官Juan Perez认为，高管层如此地不耐烦，可能会毁掉很多项目。

Petal出行支持手表独立打车，放下手机专注运动。

PowerEdge是打造全方位企业系统产品组合的基础，可以说是企业现代化数据中心的基石。从元件筛选、硬件设计流程、设计创新直到最后的品质检测，PowerEdge服务器都以满足用户对于高合理性、高可靠性的诉求为目标。

腾讯和深圳大学联合开发的多视角语言理解技术取得重大突破，通过创新的训练方法让人工智能具备接近人类水平的语言理解能力。系统能准确识别讽刺、情感变化等复杂语言现象，在多项测试中表现优异，已在客服、教育、医疗等领域开始应用，未来有望广泛改善人机交互体验。

MIT和斯坦福研究团队开发了AuriStream，一个模仿人类听觉系统的革命性语音AI。该系统采用两阶段设计：WavCoch组件将音频转换为类似耳蜗的频谱表示，autoregressive模型预测声音序列。AuriStream在词汇语义理解上创造新纪录，音素识别达88%准确率，并具备独特的可解释性——能将预测结果可视化为声谱图。这项发表于arXiv的研究为语音AI开辟了生物启发的新路径。

最近读了中本聪（Satoshi Nakamoto）写的《比特币白皮书：一种点对点的电子现金系统》，有了一些想法，跟大家探讨一下。

德国慕尼黑工业大学研究团队探索了AI自动生成解释是否能帮助其他AI模型提升决策性能。研究使用四个大型语言模型生成自然语言解释，并测试其对传统模型和先进语言模型的影响。结果显示，解释能显著改善传统模型表现，但对大型语言模型效果复杂，有时甚至产生负面影响。研究为理解AI协作机制和优化多模型系统提供了重要见解。

对于英伟达Grace Hopper以及英伟达Blackwell等前沿平台，您只能使用开源GPU内核模块。这些平台不支持专有驱动程序。

本届世界智能大会以“智能时代：新进展、新趋势、新举措”为主题，在探讨人工智能产、学、研、用的同时，区块链成为大会热词。

本届世界智能大会以“智能时代：新进展、新趋势、新举措”为主题，在探讨人工智能产、学、研、用的同时，区块链成为大会热词。

哈佛商学院教授拉克哈尼将AI比作药物，强调企业需要找到合适的"剂量"。研究显示AI能带来12.2%的任务完成率提升，速度提高25%，质量提升40%。然而AI存在"锯齿状技术前沿"现象，在某些领域表现卓越，在其他领域则可能导致性能下降。企业需要通过四个阶段实现AI转型：学习了解、亲身实践、想象可能性和实际应用，最终实现从工具到队友的转变。

为什么使数据价值成为众包实体？为什么数据素养正在成为必备条件？