当今商业环境的现实情况，促使组织希望在原生云技术的速度、效率和规模，与本地基础设施提供的控制和安全特性之间取得平衡。

脱胎于微软研究院“Sopris项目”的Azure Sphere将于明年开始全面上市。

张小龙将微信称作广场，但是很多时候，大家只想看舞台上的表演。而张一鸣的抖音就是那个舞台。

零售商必须投资于平衡消费者期望所需的工具和基础设施，努力遵守法规并尽到自己的责任，以此避免任何不必要的风险并专注于为顾客提供服务。

HASHIRU是一个创新的多智能体系统，由加州大学戴维斯研究团队开发，采用"CEO-员工"层级结构，动态管理AI智能体团队。系统优先使用小型本地语言模型，仅在必要时调用更强大的外部API，通过经济模型控制资源分配，并能自主创建新工具扩展功能。实验表明，它在复杂推理任务上显著优于单一模型（如GSM8K：96% vs 61%），并能有效执行学术论文评审和安全评估任务，展现了更灵活、更高效的AI协作新范式。

Nutanix推出了一款即插即用的交钥匙GPT“魔盒”，供客户在其超融合软件平台上运行大型语言模型人工智能工作负载。

企业平均使用100-300个SaaS应用，导致流程分散、数据孤岛和成本激增。Nintex CEO认为，低代码开发、AI和自动化平台的融合正推动CIO从"购买"转向"构建"思维。企业可创建定制应用解决特定问题，整合技术栈。AI代理成为产品战略核心，能改善构建体验并实现流程互联。随着AI技术发展，采购决策权重新回归CIO，通过统一平台实现更好的治理模式。

诉讼称，生成式AI艺术创作工具在未经艺术家同意的情况下，从网络上抓取艺术家作品的行为触犯了版权法。

RenderFormer是由浙江大学CAD&CG国家重点实验室和微软亚洲研究院联合开发的革命性神经渲染技术，将于2025年SIGGRAPH会议发表。这项技术首次实现了无需场景特定训练的三角网格全局光照渲染。区别于传统物理模拟渲染，RenderFormer将渲染问题重新定义为序列到序列的转换任务，采用双阶段Transformer架构处理光线传输。其渲染速度比传统方法快数十倍，能呈现包括复杂阴影、多次反射、漫反射间接光照等效果。尽管目前受限于4,096个三角形上限和特定训练数据范围，但已展现出成为渲染领域新范式的潜力。

现在，全球范围内，越来越多的企业看中SAP S/4HANA Cloud的智慧与能力，并相信这种能力会传递给他们成功的动力。而对于企业员工而言，有了SAP S/4HANA Cloud，相信也可以从繁复的工作中得到一定程度的解放，从事更有意义的工作，并给生活留出更多空间。

近日，柯尔特数据中心服务（Colt DCS）大中华区销售兼全球客户副总裁赖竞芳女士与中国媒体举行了线上交流会，分享Colt DCS的战略布局以及对未来的展望。

与此前的积极预期相符，AMD再次上调了旗下Instinct MI300系列GPU产品的销售预期。同时随着其“Antares”系列计算引擎在第二季度的收入突破10亿美元，该公司预计2024年全年此类设备的销售总额将一举超过45亿美元。

上海新金融研究院两个月前的一次海外调研发现,新加坡及周围国家和地区的金融科技公司,大多数都是中国企业“走出去”,即使是当地人注册的公司,其人才、技术、产品和业务模式也往往来自中国。

近日英特尔在美国菲尼克斯举行的Vision 2024活动上推出了第三代Gaudi AI加速器，英特尔在钱德勒附近拥有大型代工厂，唯一的问题是英特尔可以生产多少个Gaudi 3加速器，价格是多少，什么时候可以发货？

SUSE宣布将通过SUSE Cloud Application Platform为大受欢迎的Cloud Foundry开发模式推出新的Kubernetes原生实施，进一步提升公司帮助企业加快应用交付、加速创新和提高业务敏捷性的能力。

全球最多元化的汽车配件供应商麦格纳国际最近在多个贸易展上展示了备受期待的Fisker Ocean SUV电动汽车和比萨配送机器人原型机，引起了轰动。

对于当下软件漏洞频出，黑客入侵、破解乃至其它犯罪活动频发的世界而言，加密技术的出现确实是极大的“福音”。但不可否认的是，其中还有很多安全问题需要探讨和解决。

Jim Siders 从专业长号演奏家转型为科技高管，现任 Palantir 首席信息官。他带领精简高效的 IT 团队，推动公司内部数字化转型，将 Foundry 平台深度应用于企业运营。通过打破传统 IT 架构，推行去中心化治理模式，让 Palantir 在保持创新活力的同时实现了高效运营。

想象一下，当你和朋友在公园里散步时，你指着远处说："从那个长椅的角度看，那只狗在喷泉的左边还是右边？"这个看似简单的问题对人类来说轻而易举，因为我们自然而然地能够想象自己站在长椅的位置，并从那个视角"看"世界。但对于人工智能来说，这种换位思考的能力却是一项极具挑战的任务。

清华大学研究团队提出RLVR-World框架，通过可验证奖励的强化学习直接优化世界模型的预测质量，而非传统的最大似然估计。这一方法在文本游戏状态预测和网页导航中显著提升了准确率，在机器人视频预测中改善了视觉质量并减少重复问题。RLVR微调仅需几百个梯度步骤即可取得显著成效，远比传统训练高效。研究证明该框架可作为生成模型的通用后训练范式，为自动驾驶、机器人控制等应用提供更准确的环境预测能力。