OpenInfra基金会（开源基础设施基金会）联合白金成员以线上线下相结合的方式举行了新闻发布会，分享了OpenInfra基金会各个社区的最新进展，以及社区成员对相关技术的广泛应用。

过去十年里，在内部严格保护资源和在云中拥有全部或部分计算需求之间来回振荡，IT策略发生极大转变。

像亚马逊云科技这样的云服务商，正在致力于通过各种创新技术，让连接变得更加轻松、便捷，从而使计算无处不在！

想象一下，你有一台已经运行多年的老电脑，它已经存储了大量英文文档和程序，运行得很好。现在，你突然想让它处理阿拉伯文，会发生什么？通常情况下，你有两个选择：要么购买一台全新的、更强大的双语电脑（成本高昂），要么尝试在老电脑上安装阿拉伯语言包，但这可能会导致原有程序运行缓慢或出错。

这项独立研究揭示了AI存在"自我纠错盲点"——能发现用户错误却忽视自身错误的现象。通过测试14个模型发现平均64.5%的盲点率，但令人惊讶的是，仅在输出后添加"Wait"就能减少89.3%的盲点。研究指出问题源于训练数据缺乏自我纠错示例，为AI安全性和可信度提供了重要启示。

在英特尔2022年投资者大会上，英特尔CEO帕特·基辛格和各业务部门负责人概述了公司发展战略及长期增长规划的主要内容。

汽车是一个复杂而庞大的科技载体，因为其庞大的市场体量吸引了各类入局者，包括SGS和百佳泰。

美国一家公司希望自己的新技术能够帮助全球具健康意识的人找到自己最弱的生物钟，进而对其进行修复或令其倒转。

人工智能与区块链技术的融合正在开创加密货币的新纪元。这种融合不仅超越了数字货币的概念，还为企业提供了独特的机遇。新兴的AI加密货币旨在驱动下一代AI基础设施，包括去中心化计算网络和安全数据市场。

近期，太空数据中心概念引发热议。虽然目前规模有限，但已有多个项目展示了地球大气层外的可行性。这些项目包括Red Hat与Axiom Space合作的国际空间站数据中心单元，以及Lonestar Data Holdings的月球数据中心。尽管面临诸多挑战，太空数据中心有望提高可持续性，并为灾难恢复等应用开辟新途径。

2025年将是制药和生命科学行业变革之年。政治和地缘政治变化将重塑全球关系,监管环境也可能发生变化。行业需要适应短期内从创意到价值创造的趋势,聚焦成果。数据科学、人工智能、客户参与模式转型、罕见病治疗等领域将出现重大进展,为医疗保健带来革命性变化。

联想创新开放日：推动智能终端设备的功能进化与体验提升，重新定义了智能时代的极致用户体验。

在今年I/O的第二天，谷歌在美国总部(Googleplex 2000)组织了一场小范围专访，包括谷歌母公司Alphabet兼谷歌CEO桑达尔·劈柴(Sundar Pichai)在内的四位核心管理层，接受了包括科技行者Techwalker、CNBC、《朝鲜日报》、意大利纸媒《La Repubblica》、巴西纸媒《Folha de S. Paulo》、英国电视台等全球媒体的提问。

在今年I/O的第二天，谷歌在美国总部(Googleplex 2000)组织了一场小范围专访，包括谷歌母公司Alphabet兼谷歌CEO桑达尔·劈柴(Sundar Pichai)在内的四位核心管理层，接受了包括科技行者Techwalker、CNBC、《朝鲜日报》、意大利纸媒《La Repubblica》、巴西纸媒《Folha de S. Paulo》、英国电视台等全球媒体的提问。

南京大学与微软研究院合作提出过程式自我奖励语言模型，让AI在数学推理中既当学生又当老师。该方法通过逐步判断和偏好优化，使AI能够自我监督和持续改进，在多个数学基准测试中显示出显著性能提升，为实现超越人类水平的AI推理能力开辟了新路径。

为何黄老板如此痴迷皮夹克？这个问题几乎是每一个参加超过3场NVIDIA发布会的媒体人们共同的疑问，通过多年的讨论以及询问（问NVIDIA员工），统一的答案是：这就是黄老板的style。

《区块链启示录》本期，科技行者对话腾讯区块链产品负责人卢洋。

当被要求猜测1到50之间的数字时，ChatGPT、Claude、Gemini和Llama等主流AI模型都给出了相同答案：27。研究显示，这种现象源于训练数据偏差和共同的词汇预测方法。专家指出，大语言模型缺乏真正的随机性，在数字选择上表现出高度确定性和偏见性，这提醒我们AI模型无法独立做出无偏决策，限制了其在需要随机性任务中的应用能力。

KAIST研究团队开发出"思维草图"方法，让大型语言模型像人类专家一样进行简洁高效的推理。该方法通过三种认知启发的推理方式和智能路由系统，在15个数据集上实现平均73%的输出减少，同时保持甚至提升推理准确性，为AI应用的效率优化提供了重要突破。

上海AI实验室发布视觉强化微调技术，让计算机学会"边看边思考"。该方法通过强化学习训练视觉模型先进行推理再给出答案，在少样本学习中表现优异，单样本图像分类准确率提升24.3%，物体检测精度提升超20分，在开放词汇检测等任务上也实现显著突破。